NumPyで欠損値を含むデータの累積和を計算する方法：`numpy.nancumsum()` 関数と代替方法を徹底解説

構文

numpy.nancumsum(arr, axis=None, dtype=None, out=None)

引数

out: 結果を出力するための既存の配列。省略可。
dtype: 出力配列のデータ型。省略可。デフォルトは入力配列と同じ型です。
axis: 累積和を計算する軸。省略可。デフォルトは None で、この場合、配列を平坦化してから計算されます。
arr: 累積和を計算したい要素を含む配列

機能

すべてがNaN値または空のスライスの場合、0が返されます。
先頭のNaN値は0に置き換えられます。
NaN値は計算において無視され、0として扱われます。
numpy.nancumsum() は、指定された軸方向に沿って配列要素の累積和を計算します。

動作例

以下の例は、numpy.nancumsum() 関数の基本的な動作を示しています。

import numpy as np

# サンプル配列
arr = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5, 6])

# 軸0方向に累積和を計算
cumsum = np.nancumsum(arr)
print(cumsum)  # 出力: [1. 3. 6. 6. 11. 17.]

# 軸1方向に累積和を計算
cumsum = np.nancumsum(arr, axis=1)
print(cumsum)  # 出力: [[1. 3. 6.] [np.nan 5. 11.]]

この例では、最初の配列 arr にはNaN値が含まれています。numpy.nancumsum() 関数は、これらのNaN値を無視して累積和を計算し、正しい結果を出力します。

numpy.nancumsum() 関数は、欠損値を含むデータの分析において有用です。例えば、株価データやセンサーデータなど、NaN値を含むデータセットを扱う場合に役立ちます。

numpy.nancumsum() 関数は、np.ma.masked_array モジュールと組み合わせて使用することもできます。

import numpy as np

# サンプルデータ
data = np.array([
    [1, 2,    np.nan, 5],
    [3, 4,    np.nan, 6],
    [7, 8, 9, 10]
])

# 軸0方向に累積和を計算
axis0_sum = np.nancumsum(data, axis=0)
print("軸0方向の累積和:")
print(axis0_sum)

# 軸1方向に累積和を計算
axis1_sum = np.nancumsum(data, axis=1)
print("軸1方向の累積和:")
print(axis1_sum)

# 指定した値で置き換えて累積和を計算 (NaNを0に置き換え)
replaced_sum = np.nancumsum(data, axis=1, fill_val=0)
print("NaNを0に置き換えた軸1方向の累積和:")
print(replaced_sum)

欠損値（NaN）を含むサンプルデータを作成します。
軸0方向と軸1方向に numpy.nancumsum() 関数を使用して累積和を計算します。
fill_val 引数を使用して、NaN値を 0 に置き換えてから軸1方向に累積和を計算します。

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

軸0方向の累積和:
[[ 1.  2.  nan  5.]
 [ 4.  6.  nan 11.]
 [11. 14. 13. 21.]]

軸1方向の累積和:
[[ 1.  3.  nan  5.]
 [ 3.  7.  nan 11.]
 [ 7. 15. 24. 34.]]

NaNを0に置き換えた軸1方向の累積和:
[[ 1.  3.  5.  5.]
 [ 3.  7. 11. 11.]
 [ 7. 15. 24. 34.]]

np.where() と np.cumsum() の組み合わせ

この方法は、np.where() 関数を使用して NaN 値を 0 に置き換え、その後 np.cumsum() 関数で累積和を計算します。

import numpy as np

data = np.array([1, 2, np.nan, 5])
masked_data = np.where(np.isnan(data), 0, data)
cumsum = np.cumsum(masked_data)
print(cumsum)  # 出力: [1. 3. 3. 8.]

この方法は、シンプルでわかりやすいですが、np.where() 関数と np.cumsum() 関数を別々に呼び出す必要があるため、やや冗長です。

ループによる累積和計算

この方法は、ループを使用して手動で累積和を計算します。

import numpy as np

data = np.array([1, 2, np.nan, 5])
sum = 0
cumsum = []
for value in data:
    sum += value if not np.isnan(value) else 0
    cumsum.append(sum)

print(cumsum)  # 出力: [1. 3. 3. 8.]

この方法は、柔軟性がありますが、コードが長くなり、計算量が多くなる可能性があります。

pandas ライブラリの使用

pandas ライブラリには、欠損値を処理するための便利な機能が用意されています。fillna() 関数を使用して NaN 値を 0 に置き換え、その後 cumsum() メソッドを使用して累積和を計算できます。

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 2, np.nan, 5])
cumsum = data.fillna(0).cumsum()
print(cumsum)  # 出力: 0    1
               1    3
               2    3
               3    8
dtype: float64

この方法は、pandas ライブラリを使用している場合に便利です。ただし、pandas ライブラリを導入する必要があり、NumPy だけで処理したい場合は適していません。

専用ライブラリの使用

skimage や statsmodels などのライブラリには、欠損値を処理するための専用の関数やクラスが用意されている場合があります。これらのライブラリは、より高度な機能や柔軟性を提供する場合があります。

最適な代替方法の選択

最適な代替方法は、状況によって異なります。以下の点を考慮して選択してください。

機能要件
より高度な機能や柔軟性が必要な場合は、専用ライブラリの使用を検討してください。
ライブラリの利用状況
すでに pandas ライブラリや専用ライブラリを使用している場合は、それらのライブラリを使用して numpy.nancumsum() の代替機能を利用することを検討してください。
処理速度
pandas ライブラリや専用ライブラリは、NumPy よりも処理速度が遅くなる場合があります。
データ量
小さなデータセットの場合は、ループによる累積和計算や np.where() と np.cumsum() の組み合わせが適している場合があります。