【初心者向け】pandas GroupBy: グループごとの値の単調減少性を判定してデータ分析をレベルアップ
pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.is_monotonic_decreasing は、pandas ライブラリにおける SeriesGroupBy オブジェクトのメソッドで、各グループの値が非単調減少かどうかを調べます。
機能
- グループごとに
TrueまたはFalseを返すブーリアン型Seriesを返します。 - 各グループ内の値が、前の値よりも小さくなるかどうかを判断します。
使い方
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 3, 2, 1], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']})
# グループ化
grouped = df.groupby('B')
# 各グループの値が非単調減少かどうかを調べる
is_monotonic_decreasing = grouped['A'].is_monotonic_decreasing
# 結果を確認
print(is_monotonic_decreasing)
B
a True
b True
c True
d False
e True
f True
g True
Name: A, dtype: bool
- 厳密な単調減少の場合は、
is_monotonic_strictly_decreasingメソッドを使用します。 - 非単調減少とは、前の値よりも小さくなるか、同じ値であることを意味します。
is_monotonic_decreasingメソッドは、SeriesGroupByオブジェクトにのみ適用できます。
例 1：複数のグループと条件
この例では、複数のグループと条件を使用して、is_monotonic_decreasing メソッドを適用します。
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 5, 6, 7],
'B': ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'],
'C': [True, True, False, True, True, False, True, False, False, True]})
# グループ化
grouped = df.groupby(['B', 'C'])
# 各グループの値が非単調減少かどうかを調べる
is_monotonic_decreasing = grouped['A'].is_monotonic_decreasing
# 結果を確認
print(is_monotonic_decreasing)
出力
A
B C
a True
False
b True
False
c False
True
Name: A, dtype: bool
説明
- 結果として、
TrueまたはFalseの値を持つ 4 行 x 2 列のDataFrameが返されます。 is_monotonic_decreasingメソッドは、各グループと条件の組み合わせに対して個別に適用されます。- この例では、
B列とC列でグループ化しています。
例 2：カスタム関数による判定
この例では、is_monotonic_decreasing メソッドとカスタム関数を使用して、より複雑な判定条件を設定します。
import pandas as pd
def is_custom_decreasing(values):
# 独自の判定ロジックを記述
return (values[1:] <= values[:-1]).all()
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 5, 6, 7],
'B': ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c']})
# グループ化
grouped = df.groupby('B')
# カスタム関数による判定を行う
is_monotonic_decreasing = grouped['A'].apply(is_custom_decreasing)
# 結果を確認
print(is_monotonic_decreasing)
出力
B
a True
b True
c False
Name: A, dtype: bool
- 結果として、
TrueまたはFalseの値を持つ 3 行 x 1 列のSeriesが返されます。 applyメソッドを使用して、各グループにカスタム関数を適用します。- この関数は、引数として
Seriesオブジェクトを受け取り、その値が独自の判定条件を満たすかどうかを判定します。 - この例では、
is_custom_decreasingというカスタム関数を作成しています。
- 計算パフォーマンスを考慮する場合は、
applyメソッドではなくベクトル化処理を利用する方法も検討できます。 - より複雑な判定条件を設定したい場合は、カスタム関数を利用するのが有効です。
手動比較
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 3, 2, 1], 'B': ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b']})
# グループ化
grouped = df.groupby('B')
# 各グループの値を昇順に並べ替える
sorted_values = grouped['A'].transform(sorted)
# 前の値と比較して非単調減少かどうかを確認
is_monotonic_decreasing = (sorted_values >= sorted_values.shift(1)).all()
# 結果を確認
print(is_monotonic_decreasing)
利点
- シンプルで分かりやすい
欠点
- パフォーマンスが遅い
- コードが冗長になる
numpy.diff 関数
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, 3, 2, 1], 'B': ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b']})
# グループ化
grouped = df.groupby('B')
# 各グループの値の差を計算
diffs = grouped['A'].transform(np.diff)
# 差がすべて 0 以下かどうかを確認
is_monotonic_decreasing = (diffs <= 0).all()
# 結果を確認
print(is_monotonic_decreasing)
利点
numpyの高速な関数を利用できる
欠点
numpyを別途インポートする必要がある- コードが若干複雑になる
カスタム関数
import pandas as pd
def is_custom_decreasing(values):
# 独自の判定ロジックを記述
return (values[1:] <= values[:-1]).all()
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 3, 2, 1], 'B': ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b']})
# グループ化
grouped = df.groupby('B')
# カスタム関数による判定を行う
is_monotonic_decreasing = grouped['A'].apply(is_custom_decreasing)
# 結果を確認
print(is_monotonic_decreasing)
利点
- 柔軟な判定条件を設定できる
欠点
- パフォーマンスが状況によって異なる
- コード作成の手間がかかる
最適な代替方法の選択
上記の代替方法はそれぞれ利点と欠点があります。状況に応じて、以下の点を考慮して最適な方法を選択してください。
- 柔軟性: カスタム関数は最も柔軟性がありますが、コード作成の手間がかかります。
- パフォーマンス:
numpy.diff関数は高速ですが、コードが若干複雑になります。 - シンプルさ: 手動比較は最もシンプルですが、パフォーマンスが遅くなります。
- コードの可読性も重要な要素です。
- データ量が多い場合は、パフォーマンスを考慮する必要があります。