PandasのWindow処理におけるBaseIndexer: 詳細解説とサンプルコード

pandas.api.indexers.BaseIndexerは、PandasのWindow処理における基盤クラスであり、データフレーム内のウィンドウ境界を計算するためのメソッドを提供します。これは、pandas.core.windowモジュールで定義される様々なローリングウィンドウ関数で使用されます。

主な機能

• step: ウィンドウのステップサイズを表す値を返します。
• stop: ウィンドウの終了インデックスを表す値を返します。
• start: ウィンドウの開始インデックスを表す値を返します。
• is_slice_like: 指定されたオブジェクトがスライスに類似しているかどうかを判断します。
• get_window_bounds(): ウィンドウ境界を計算します。これは、開始インデックスと終了インデックスのリストを返します。

使い方

BaseIndexerは、直接使用することはできません。代わりに、pandas.core.windowモジュールのローリングウィンドウ関数で使用されます。これらの関数では、window引数を使用してBaseIndexerインスタンスを渡すことができます。

例

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 3行の固定長ウィンドウで移動平均を計算
df['rolling_mean'] = df['A'].rolling(window=3).mean()

# 出力
print(df)

この例では、rolling()関数にFixedForwardWindowIndexerインスタンスを渡すことで、3行の固定長ウィンドウで移動平均を計算しています。

• それぞれのサブクラスは、異なるウィンドウ境界計算方法を提供します。
• BaseIndexerには、サブクラスとしてFixedWindowIndexer、FixedForwardWindowIndexer、ExpandingWindowIndexerなどのクラスがあります。

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import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]})

# 3行の固定長ウィンドウで移動平均を計算
from pandas.api.indexers import FixedWindowIndexer

window = FixedWindowIndexer(window_size=3)
df['rolling_mean_fixed'] = df.rolling(window=window)['A'].mean()

# 出力
print(df)

例2：前方向固定長ウィンドウで移動合計を計算

この例では、BaseIndexerサブクラスであるFixedForwardWindowIndexerを使用して、データフレーム内の各行に対して、その行を含む3行の固定長ウィンドウで移動合計を計算します。

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]})

# 3行の前方向固定長ウィンドウで移動合計を計算
from pandas.api.indexers import FixedForwardWindowIndexer

window = FixedForwardWindowIndexer(window_size=3)
df['rolling_sum_fixed_forward'] = df.rolling(window=window)['A'].sum()

# 出力
print(df)

例3：拡大ウィンドウで標準偏差を計算

この例では、BaseIndexerサブクラスであるExpandingWindowIndexerを使用して、データフレーム内の各行に対して、その行までのすべての行を含む拡大ウィンドウで標準偏差を計算します。

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]})

# 拡大ウィンドウで標準偏差を計算
from pandas.api.indexers import ExpandingWindowIndexer

window = ExpandingWindowIndexer()
df['rolling_std_expanding'] = df.rolling(window=window)['A'].std()

# 出力
print(df)

• 各例では、ウィンドウ境界を計算するために使用されるBaseIndexerサブクラスと、計算される統計量 (mean、sum、std) が異なります。
• window引数を使用して、rolling()関数にBaseIndexerインスタンスを渡すことができます。
• それぞれのサブクラスは、異なるウィンドウ境界計算方法を提供します。
• 上記の例では、BaseIndexerサブクラスであるFixedWindowIndexer、FixedForwardWindowIndexer、ExpandingWindowIndexerを使用しています。

• Pandasには、BaseIndexer以外にも様々なウィンドウインデクサークラスが用意されています。

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代替方法

以下に、BaseIndexerの代替方法をいくつか紹介します。

• スライス
  シンプルなウィンドウ定義の場合は、スライスを使用してウィンドウ境界を直接指定することができます。

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 2番目の要素から4番目の要素までの移動平均を計算
df['rolling_mean_slice'] = df['A'][2:4].rolling(window=2).mean()

# 出力
print(df)

• NumPy配列
  ウィンドウサイズが固定の場合は、NumPy配列を使用してウィンドウ境界を定義することができます。

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 3要素の固定長ウィンドウで移動平均を計算
window = np.ones(3)
df['rolling_mean_numpy'] = df['A'].rolling(window=window).mean()

# 出力
print(df)

• 関数
  より複雑なウィンドウ定義の場合は、関数を使用してウィンドウ境界を動的に計算することができます。

import pandas as pd

def rolling_window_bounds(series, window_size):
    start = series.index - window_size // 2
    end = start + window_size
    return start, end

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 現在の行を中心とした3要素の移動平均を計算
df['rolling_mean_function'] = df['A'].rolling(window=rolling_window_bounds).mean()

# 出力
print(df)

それぞれの方法の利点と欠点

• 関数
  
  • 利点: 複雑なウィンドウ定義に対応できる
  • 欠点: スライスやNumPy配列よりも複雑
• NumPy配列
  
  • 利点: 固定長のウィンドウ定義に適している
  • 欠点: 動的なウィンドウ定義には不向き
• スライス
  
  • 利点: シンプルでわかりやすい
  • 欠点: 複雑なウィンドウ定義には不向き

BaseIndexerは、PandasのWindow処理における汎用的なツールですが、状況によっては、上記のような代替方法の方が適切な場合があります。それぞれの方法の利点と欠点を理解し、状況に応じて最適な方法を選択することが重要です。

• Pandasには、BaseIndexer以外にも様々なウィンドウインデクサークラスが用意されています。