Pandas: カテゴリカルインデックスの操作をもっと便利に: as_unorderedの活用法

pandas.CategoricalIndex.as_unordered は、CategoricalIndex オブジェクトの ordered 属性を False に設定し、そのインデックスを非順序化するためのメソッドです。これは、カテゴリの順序がデータ分析において重要ではない場合に役立ちます。

使用方法

import pandas as pd

# カテゴリカルインデックスを作成
data = ["a", "b", "c", "a", "b", "c"]
categories = ["a", "b", "c"]
index = pd.CategoricalIndex(data, categories=categories, ordered=True)

# インデックスを非順序化
unordered_index = index.as_unordered()

# 確認
print(unordered_index)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

CategoricalIndex(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'], categories=['a', 'b', 'c'], ordered=False, dtype='category')

引数

as_unordered メソッドには、以下の引数があります。

inplace: (デフォルト: False) 変更を元のインデックスに適用するか、新しいインデックスを返すかを選択します。 True に設定すると、元のインデックスが変更されます。

戻り値

inplace が False の場合: 新しい CategoricalIndex オブジェクト
inplace が True の場合: 変更された CategoricalIndex オブジェクト

データの可視化や集計操作を行う際に、カテゴリの順序が関係ない場合は、このメソッドを使用して処理を効率化することができます。
カテゴリカルインデックスの順序がデータ分析において重要ではない場合、as_unordered メソッドを使用してインデックスを非順序化することができます。

カテゴリカルインデックスの詳細については、pandas のドキュメントを参照してください。
CategoricalIndex オブジェクトは、カテゴリデータの処理に特化したデータ構造です。

古いバージョンの pandas を使用している場合は、as_ordered メソッドを使用してインデックスを順序化することができます。
as_unordered メソッドは、pandas 0.25.0 以降で使用できます。

サンプル 1：カテゴリカルインデックスを非順序化し、データフレームに設定する

import pandas as pd

# データを作成
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'age': [30, 25, 22, 27, 28],
        'city': ['New York', 'Chicago', 'Los Angeles', 'San Francisco', 'Seattle']}

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame(data)

# カテゴリカルインデックスを作成
categories = ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily']
index = pd.CategoricalIndex(df['name'], categories=categories, ordered=True)

# インデックスを非順序化
unordered_index = index.as_unordered()

# データフレームに設定
df.set_index(unordered_index, inplace=True)

# 確認
print(df)

     age        city
name                
David    27  San Francisco
Emily    28       Seattle
Charlie  22  Los Angeles
Bob     25     Chicago
Alice    30    New York

import pandas as pd

# データを作成
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'age': [30, 25, 22, 27, 28],
        'city': ['New York', 'Chicago', 'Los Angeles', 'San Francisco', 'Seattle']}

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame(data)

# カテゴリカルインデックスを作成
categories = ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily']
index = pd.CategoricalIndex(df['name'], categories=categories, ordered=True)

# インデックスを非順序化
unordered_index = index.as_unordered(copy=True)

# 確認
print(unordered_index)

CategoricalIndex(['Bob', 'Charlie', 'David', 'Alice', 'Emily'], categories=['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'], ordered=False, dtype='category')

どちらのサンプルでも、カテゴリの順序は保持されず、ランダムな順序になります。
サンプル 2 では、as_unordered メソッドを使用してカテゴリカルインデックスを非順序化し、新しいインデックスとして返しています。
サンプル 1 では、as_unordered メソッドを使用してカテゴリカルインデックスを非順序化し、そのインデックスをデータフレームに設定しています。

古いバージョンの pandas を使用している場合は、as_ordered メソッドを使用してインデックスを順序化することができます。

カテゴリカルインデックスの詳細については、pandas のドキュメントを参照してください。
as_unordered メソッドは、カテゴリカルインデックスを操作する際に役立つツールです。

代替方法

shuffle メソッドを使用する

import pandas as pd

# データを作成
data = ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']
categories = ['a', 'b', 'c']
index = pd.CategoricalIndex(data, categories=categories, ordered=True)

# インデックスをシャッフル
shuffled_index = index.shuffle()

# 確認
print(shuffled_index)

CategoricalIndex(['c', 'a', 'b', 'a', 'c', 'b'], categories=['a', 'b', 'c'], ordered=False, dtype='category')

shuffle メソッドは、インデックス内の要素をランダムにシャッフルします。as_unordered メソッドと同様の効果がありますが、shuffle メソッドは元のインデックスを変更せず、新しいインデックスを返します。

numpy.random.permutation 関数を使用する

import pandas as pd
import numpy as np

# データを作成
data = ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']
categories = ['a', 'b', 'c']
index = pd.CategoricalIndex(data, categories=categories, ordered=True)

# インデックスの順序をランダムに生成
permutation = np.random.permutation(len(index))

# 新しいインデックスを作成
shuffled_index = index[permutation]

# 確認
print(shuffled_index)

CategoricalIndex(['c', 'b', 'a', 'b', 'a', 'c'], categories=['a', 'b', 'c'], ordered=False, dtype='category')

numpy.random.permutation 関数は、指定された長さの配列の要素の順序をランダムにシャッフルするための関数です。この関数を用いて、インデックスの順序をランダムに生成し、新しいインデックスを作成することができます。

numpy.random.permutation 関数は、より細かい制御が必要な場合に適しています。
shuffle メソッドは、元のインデックスを変更せずに新しいインデックスを返したい場合に適しています。
状況に応じて、最適な代替方法を選択することができます。

詳細については、pandas のドキュメントを参照してください。
上記以外にも、sample メソッドや iloc インデックススライシングなどを用いて、カテゴリカルインデックスを非順序化する方法があります。

古いバージョンの pandas を使用している場合は、上記の代替方法を使用することができます。
as_unordered メソッドは、pandas 0.25.0 以降で使用できます。