Pandasの便利関数is_monotonic_increasing：グループ内の値が単調増加しているかどうかを効率的に判定

pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.is_monotonic_increasing は、pandas ライブラリで提供される関数の一つで、グループ内の値が単調増加しているかどうかを調べます。これは、SeriesGroupBy オブジェクトに対して適用され、各グループの値が単調増加しているかどうかを True または False のブール値で示す Series オブジェクトを返します。

使い方

この関数は、以下の構文で使用されます。

is_monotonic_increasing = groupby_object.is_monotonic_increasing()

groupby_object: SeriesGroupBy オブジェクト

返り値

Series: 各グループの値が単調増加しているかどうかを示す True または False のブール値

詳細

is_monotonic_increasing 関数は、各グループ内の隣接する値を比較することで、値が単調増加しているかどうかを判断します。具体的には、以下の条件を満たす場合、そのグループの値は単調増加しているとみなされます。

グループ内のすべての値が前の値よりも大きい
グループ内のすべての値が同じである

例

以下の例では、data という Series オブジェクトを 'group' 列でグループ化し、各グループの値が単調増加しているかどうかを調べます。

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], index=pd.Index(['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'c']))
groupby_object = data.groupby('group')
is_monotonic_increasing = groupby_object.is_monotonic_increasing()

print(is_monotonic_increasing)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

a    True
b    True
c    True
dtype: bool

上記の結果、各グループの値は単調増加していることがわかります。

この関数は、pandas バージョン 0.19.0 以降で使用できます。
is_monotonic_increasing 関数は、NaN 値を含むグループには適用できません。

例1：単調増加グループと単調増加でないグループ

この例では、ランダムな値を持つ Series オブジェクトを作成し、'group' 列でグループ化します。その後、is_monotonic_increasing 関数を使用して、各グループの値が単調増加しているかどうかを調べます。

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(10)

data = pd.Series(np.random.randint(1, 10, 12), index=pd.Index(['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'd']))
groupby_object = data.groupby('group')
is_monotonic_increasing = groupby_object.is_monotonic_increasing()

print(groupby_object)
print(is_monotonic_increasing)

a    1
   2
   3
Name: a, dtype: int64
b    5
   7
Name: b, dtype: int64
c    8
   9
   1
Name: c, dtype: int64
d    4
   6
   9
Name: d, dtype: int64
a     False
b     False
c      False
d      True
dtype: bool

上記の結果、'a', 'b', 'c' グループの値は単調増加ではありませんが、'd' グループの値は単調増加であることがわかります。

例2：NaN値を含むグループ

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5, 6, 7, 8, 9], index=pd.Index(['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'c']))
groupby_object = data.groupby('group')
is_monotonic_increasing = groupby_object.is_monotonic_increasing()

print(groupby_object)
print(is_monotonic_increasing)

a    1.0
   2.0
   NaN
Name: a, dtype: float64
b    4.0
   5.0
Name: b, dtype: float64
c    7.0
   8.0
   9.0
Name: c, dtype: float64
a     False
b     True
c     True
dtype: bool

上記の結果、'a' グループの値は NaN 値を含むため、is_monotonic_increasing 関数は False を返します。一方、'b' グループと 'c' グループの値は NaN 値を含まないため、単調増加であると判定されます。

例3：カスタム比較関数

この例では、カスタム比較関数を使用して、Series オブジェクトの値を比較する方法を示します。カスタム比較関数は、2つの値を受け取り、True または False を返す必要があります。

import pandas as pd

def compare_values(x, y):
    if x < y:
        return True
    elif x == y:
        return 0
    else:
        return False

data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 3, 5, 6, 7, 8], index=pd.Index(['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'c']))
groupby_object = data.groupby('group')
is_monotonic_increasing = groupby_object.is_monotonic_increasing(compare=compare_values)

print(groupby_object)
print(is_monotonic_increasing)

a    1
   2
   3

all() と min() 関数の組み合わせ

この方法は、以下の式を使用して、各グループ内のすべての値が前の値よりも大きいかどうかを調べます。

is_monotonic_increasing = groupby_object.apply(lambda x: x.all() and (x.min() < x.shift(1).min()))

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場合がある
隣接する値のみを比較するため、グループ内のすべての値が単調増加しているかどうかを厳密には判断できない

カスタム関数

この方法は、カスタム関数を作成して、グループ内の値を比較します。カスタム関数は、2つの値を受け取り、True または False を返す必要があります。

def compare_values(x, y):
    if x < y:
        return False
    else:
        return True

is_monotonic_increasing = groupby_object.apply(lambda x: x.is_monotonic(compare=compare_values))

利点

柔軟性があり、複雑な比較条件を定義できる

欠点

パフォーマンスが遅い場合がある
コードが煩雑になる

numpy.all() 関数

この方法は、numpy ライブラリの all() 関数を使用して、グループ内のすべての値が前の値よりも大きいかどうかを調べます。

import numpy as np

is_monotonic_increasing = groupby_object.apply(lambda x: np.all(x.diff() > 0))

利点

シンプルで高速

欠点

隣接する値のみを比較するため、グループ内のすべての値が単調増加しているかどうかを厳密には判断できない

ループ

この方法は、ループを使用して、各グループ内の値を個別に比較します。

is_monotonic_increasing = []
for group_name, group_data in groupby_object:
    is_monotonic = True
    for i in range(1, len(group_data)):
        if group_data.iloc[i] <= group_data.iloc[i - 1]:
            is_monotonic = False
            break
    is_monotonic_increasing.append(is_monotonic)

is_monotonic_increasing = pd.Series(is_monotonic_increasing, index=groupby_object.groups.keys())

利点

柔軟性があり、複雑な比較条件を定義できる

欠点

パフォーマンスが遅い
コードが煩雑になる

最適な代替方法の選択

最適な代替方法は、状況によって異なります。以下の点を考慮して選択してください。

複雑さ
ループは最も複雑ですが、柔軟性とパフォーマンスのバランスが取れています。
パフォーマンス
numpy.all() 関数は最も高速ですが、隣接する値のみを比較するため、厳密ではありません。
柔軟性
カスタム関数は最も柔軟性があり、複雑な比較条件を定義できます。
シンプルさ
all() と min() 関数の組み合わせが最もシンプルです。