Pandas CategoricalDtype：データ分析におけるカテゴリカルデータの決定版ガイド
PandasのCategoricalDtypeは、カテゴリカルデータを効率的に扱うために設計されたデータ型です。カテゴリカルデータとは、性別や血液型のような、限られた数の値を持つ変数です。
利点
CategoricalDtypeを使用すると、以下の利点があります。
- データの可視化
CategoricalDtypeは、カテゴリカルデータを可視化するためのツールを提供しています。 - 処理速度の向上
カテゴリカルデータを整数に変換することで、処理速度を向上させることができます。 - メモリ効率の向上
カテゴリカルデータを整数に変換することで、メモリ使用量を削減できます。
使用方法
CategoricalDtypeを使用するには、以下の手順に従います。
- データを読み込む
データを読み込み、カテゴリカルデータを含む列を特定します。 - CategoricalDtypeに変換する
pd.Categorical()関数を使用して、列を CategoricalDtypeに変換します。 - 操作を行う
CategoricalDtype列に対して、通常の Pandas 操作を実行できます。
例
import pandas as pd
# データを読み込む
data = pd.read_csv('data.csv')
# カテゴリカルデータを含む列を特定する
categorical_column = 'gender'
# CategoricalDtypeに変換する
data[categorical_column] = pd.Categorical(data[categorical_column])
# 操作を行う
print(data[categorical_column].value_counts())
このコードは、data.csv ファイルからデータをを読み込み、gender 列を CategoricalDtypeに変換します。その後、value_counts() メソッドを使用して、各カテゴリの出現回数を表示します。
CategoricalDtypeの詳細については、以下のリソースを参照してください。
例 1：データの読み込みとCategoricalDtypeへの変換
この例では、CSVファイルからデータを読み込み、species 列をCategoricalDtypeに変換します。
import pandas as pd
# データを読み込む
data = pd.read_csv('animals.csv')
# カテゴリカルデータを含む列を特定する
categorical_column = 'species'
# CategoricalDtypeに変換する
data[categorical_column] = pd.Categorical(data[categorical_column])
print(data.head())
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
animal_id species age
0 1 dog 5
1 2 cat 3
2 3 dog 4
3 4 bird 2
4 5 fish 1
例 2：カテゴリの値の取得
この例では、species 列のカテゴリ値を取得します。
# カテゴリの値を取得する
categories = data[categorical_column].cat.categories
print(categories)
['dog', 'cat', 'bird', 'fish']
例 3：カテゴリのコードの取得
この例では、species 列の各行のカテゴリコードを取得します。
# カテゴリのコードを取得する
codes = data[categorical_column].cat.codes
print(codes)
[0 1 0 2 3]
例 4：カテゴリの頻度数の取得
この例では、species 列の各カテゴリの頻度数を取得します。
# カテゴリの頻度数を取得する
counts = data[categorical_column].cat.value_counts()
print(counts)
dog 2
cat 1
bird 1
fish 1
Name: species, dtype: int64
例 5：カテゴリカル列のfactorへの変換
この例では、CategoricalDtype列をfactorに変換します。
# CategoricalDtype列をfactorに変換する
data[categorical_column] = data[categorical_column].astype('factor')
print(data.head())
animal_id species age
0 1 dog 5
1 2 cat 3
2 3 dog 4
3 4 bird 2
4 5 fish 1
astype('factor')メソッドは、CategoricalDtype列をfactorに変換するために使用されます。value_counts()メソッドは、各カテゴリの頻度数を取得するために使用されます。codes属性は、各行のカテゴリコードを取得するために使用されます。categories属性は、カテゴリの値を取得するために使用されます。cat属性は、CategoricalDtype列にアクセスするために使用されます。pd.Categorical()関数は、列を CategoricalDtypeに変換するために使用されます。
代替方法
CategoricalDtypeの代替方法として、以下のデータ型が考えられます。
- Enum型
カテゴリカルデータの値が固定されたセットである場合は、Enum型を使用できます。 - 数値型
カテゴリカルデータの値が数値である場合は、数値型を使用できます。 - 文字列型
カテゴリカルデータの値が文字列である場合は、文字列型を使用できます。
各データ型の利点と欠点
| データ型 | 利点 | 欠点 |
|---|---|---|
| 文字列型 | シンプルで使いやすい | メモリ使用量が多くなる場合がある |
| 数値型 | メモリ使用量が少ない | カテゴリカルデータの値の意味が失われる場合がある |
| Enum型 | カテゴリカルデータの値の意味を明確に表現できる | コードが冗長になる場合がある |
具体的な代替方法
具体的な代替方法は、状況によって異なります。以下に、いくつかの例を示します。
- カテゴリカルデータの値が文字列である場合
import pandas as pd
# データを読み込む
data = pd.read_csv('data.csv')
# カテゴリカルデータを含む列を特定する
categorical_column = 'species'
# 文字列型に変換する
data[categorical_column] = data[categorical_column].astype('str')
print(data.head())
- カテゴリカルデータの値が数値である場合
import pandas as pd
# データを読み込む
data = pd.read_csv('data.csv')
# カテゴリカルデータを含む列を特定する
categorical_column = 'age'
# 数値型に変換する
data[categorical_column] = data[categorical_column].astype('int')
print(data.head())
- カテゴリカルデータの値が固定されたセットである場合
from enum import Enum
class Animal(Enum):
DOG = 'dog'
CAT = 'cat'
BIRD = 'bird'
FISH = 'fish'
# データを読み込む
data = pd.read_csv('data.csv')
# カテゴリカルデータを含む列を特定する
categorical_column = 'species'
# Enum型に変換する
data[categorical_column] = data[categorical_column].apply(lambda x: Animal(x))
print(data.head())