Pandasを使いこなしてデータサイエンスのエキスパートに！CategoricalDtype.orderedをマスターしよう
Pandas の CategoricalDtype.ordered 属性は、カテゴリデータ型が順序付きであるかどうかを指定するために使用されます。順序付きカテゴリデータ型は、カテゴリ間の順序関係を保持します。これは、カテゴリが単なる一連のラベルではなく、ある程度の順序を持っている場合に役立ちます。
例
以下の例では、"Small", "Medium", "Large" の順序を持つ順序付きカテゴリデータ型を作成します。
import pandas as pd
categories = ["Small", "Medium", "Large"]
ordered_dtype = pd.CategoricalDtype(categories=categories, ordered=True)
data = pd.Series([1, 2, 3], dtype=ordered_dtype)
print(data)
このコードを実行すると、次の出力が表示されます。
0 Small
1 Medium
2 Large
dtype: category
Categories (3, str): ['Small', 'Medium', 'Large']
Ordered: True
利点
順序付きカテゴリデータ型を使用する利点は次のとおりです。
- 特定の順序に基づいてカテゴリをソートできます。
- カテゴリの比較と操作をより直感的に行うことができます。
- カテゴリ間の順序関係を表現できます。
使用例
順序付きカテゴリデータ型は、次のような場合に役立ちます。
- 教育レベル (小学校、中学校、高校)
- 顧客の満足度 (低い、中程度、高い)
- 商品のサイズ (小、中、大)
- 順序付きカテゴリデータ型は、Pandas の多くの関数でサポートされています。
pandas.CategoricalDtype.ordered属性は、Pandas バージョン 0.22.0 で導入されました。
- 順序付きカテゴリデータ型は、常に順序付きであるとは限りません。データに順序関係がない場合は、通常のカテゴリデータ型を使用する方が適切です。
- 順序付きカテゴリデータ型は、通常のカテゴリデータ型よりもメモリを多く消費します。
例 1: 順序付きカテゴリデータ型の作成
import pandas as pd
categories = ["Small", "Medium", "Large"]
ordered_dtype = pd.CategoricalDtype(categories=categories, ordered=True)
data = pd.Series([1, 2, 3], dtype=ordered_dtype)
print(data)
出力
0 Small
1 Medium
2 Large
dtype: category
Categories (3, str): ['Small', 'Medium', 'Large']
Ordered: True
例 2: カテゴリの比較
import pandas as pd
categories = ["Small", "Medium", "Large"]
ordered_dtype = pd.CategoricalDtype(categories=categories, ordered=True)
data = pd.Series([1, 2, 3], dtype=ordered_dtype)
print(data[0] < data[1])
print(data[1] < data[2])
出力
True
True
例 3: カテゴリのソート
import pandas as pd
categories = ["Small", "Medium", "Large"]
ordered_dtype = pd.CategoricalDtype(categories=categories, ordered=True)
data = pd.Series([2, 1, 3], dtype=ordered_dtype)
print(data.sort_values())
出力
0 Small
1 Medium
2 Large
dtype: category
Categories (3, str): ['Small', 'Medium', 'Large']
Ordered: True
例 4: カテゴリデータ型への変換
import pandas as pd
data = pd.Series(["Small", "Medium", "Large"])
ordered_dtype = pd.CategoricalDtype(categories=["Small", "Medium", "Large"], ordered=True)
converted_data = data.astype(ordered_dtype)
print(converted_data)
出力
0 Small
1 Medium
2 Large
dtype: category
Categories (3, str): ['Small', 'Medium', 'Large']
Ordered: True
これらの例は、pandas.CategoricalDtype.ordered 属性を使用して、順序付きカテゴリデータ型を作成、比較、ソート、変換する方法を示しています。
- カテゴリデータ型をグループ化して集計する
- カテゴリデータ型を数値データ型に変換する
- 特定のカテゴリに条件でアクセスする
代替方法
辞書マッピング
カテゴリと順序を対応付ける辞書を作成し、その辞書を使用して順序を表現します。- 利点: カテゴリと順序を柔軟に定義できます。
- 欠点: コードが冗長になる可能性があります。
カスタム比較関数
カテゴリを比較するためのカスタム比較関数を作成し、その関数を使用して順序を表現します。- 利点: カテゴリ間の意味的な関係をより正確に表現できます。
- 欠点: 実装が複雑になる可能性があります。
数値エンコーディング
カテゴリを数値に変換し、その数値の順序を使用して順序を表現します。- 利点: 多くのライブラリや関数で数値データ型がサポートされているため、操作が簡単になる場合があります。
- 欠点: カテゴリ間の意味的な関係が失われる可能性があります。
例
例 1: 数値エンコーディング
import pandas as pd
categories = ["Small", "Medium", "Large"]
data = pd.Series(["Small", "Medium", "Large"])
# カテゴリを数値に変換
encoded_data = data.map({"Small": 0, "Medium": 1, "Large": 2})
# 順序を比較
print(encoded_data[0] < encoded_data[1])
print(encoded_data[1] < encoded_data[2])
出力
True
True
例 2: カスタム比較関数
import pandas as pd
categories = ["Small", "Medium", "Large"]
data = pd.Series(["Small", "Medium", "Large"])
# カテゴリを比較するためのカスタム比較関数
def compare_categories(a, b):
if a == "Small":
return -1
elif a == "Medium":
return 0
else:
return 1
# 順序を比較
print(data.compare(data[1], comparator=compare_categories))
print(data.compare(data[2], comparator=compare_categories))
出力
0 -1
1 0
2 1
dtype: int64
例 3: 辞書マッピング
import pandas as pd
categories = ["Small", "Medium", "Large"]
data = pd.Series(["Small", "Medium", "Large"])
# カテゴリと順序を対応付ける辞書
category_order = {"Small": 0, "Medium": 1, "Large": 2}
# 順序を比較
def compare_categories(a, b):
return category_order[a] - category_order[b]
print(data.compare(data[1], comparator=compare_categories))
print(data.compare(data[2], comparator=compare_categories))
出力
0 -1
1 0
2 1
dtype: int64