Expanding window でデータフレームを自在に操る： pandas.core.window.expanding.Expanding.aggregate の詳細解説

pandas.core.window.expanding.Expanding.aggregate は、Expanding window と呼ばれる特殊なウィンドウを用いて、データフレームの列に対して集計操作を実行する関数です。Expanding window は、データフレームの先頭行から現在行までのすべての行を累積的に含むウィンドウです。この関数は、時系列データの分析など、過去のデータに基づいて現在の値を評価するようなシナリオでよく使用されます。

基本的な使い方

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 1, 8, 2]})

# Expanding window を用いて列 'A' の合計を計算
df['A_expanding_sum'] = df['A'].expanding().sum()

print(df)

上記のコードを実行すると、以下のような出力結果が得られます。

     A  B  A_expanding_sum
0  1  6  1
1  2  7  3
2  3  1  6
3  4  8  10
4  5  2  15

オプション

aggregate 関数には、集計方法を指定するためのオプションがいくつか用意されています。

再設定: reset 引数を使用して、再設定方法を指定できます。デフォルトでは、'inplace' が使用され、元のデータフレームが変更されます。
軸: axis 引数を使用して、集計対象の軸を指定できます。デフォルトでは、0 軸 (行) が使用されます。
関数: agg 引数を使用して、集計に使用する関数を指定できます。デフォルトでは、numpy.mean が使用されます。

# 列 'A' と 'B' の平均を計算
df['A_mean'] = df['A'].expanding().mean()
df['B_mean'] = df['B'].expanding().mean()

# 軸 1 (列) で集計
df_grouped = df.expanding(axis=1).agg({'A': 'sum', 'B': 'mean'})

# 再設定せずに新しいデータフレームを作成
df_new = df.expanding().agg({'A': 'sum', 'B': 'mean'}, reset=False)

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
np.random.seed(10)
data = np.random.randn(100)
df = pd.DataFrame(data, columns=['value'])

# 20 日間の移動平均を計算
df['MA20'] = df['value'].expanding(window=20).mean()

# 結果を確認
print(df)

例2：累積標準偏差の計算

この例では、Expanding.aggregate を使って累積標準偏差を計算します。累積標準偏差は、過去のデータに基づいて現在の値のばらつきを評価する方法です。

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
np.random.seed(10)
data = np.random.randn(100)
df = pd.DataFrame(data, columns=['value'])

# 累積標準偏差を計算
df['stddev'] = df['value'].expanding().std()

# 結果を確認
print(df)

例3：条件付き集計

この例では、Expanding.aggregate を使って条件付き集計を実行します。条件付き集計は、特定の条件を満たす行のみを集計する方法です。

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
np.random.seed(10)
data = np.random.randn(100)
df = pd.DataFrame(data, columns=['value'])

# 正の値のみを集計した平均を計算
df['positive_mean'] = df[df['value'] > 0]['value'].expanding().mean()

# 結果を確認
print(df)

上記の例では、numpy ライブラリも使用しています。これは、pandas と一緒に使用されることが多い数値計算ライブラリです。

手動ループ

最も基本的な代替手段は、手動ループを使用して集計を行うことです。これは、シンプルな集計操作や、柔軟性を必要とする場合に有効です。

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 1, 8, 2]})

# 列 'A' の手動集計
expanding_sum = 0
for i in range(len(df)):
    expanding_sum += df.loc[i, 'A']
    df.loc[i, 'A_expanding_sum'] = expanding_sum

print(df)

利点:

複雑な集計操作が可能
柔軟性が高い

欠点:

コードが冗長になる
処理速度が遅い

apply 関数

apply 関数は、列ごとに関数を実行する便利な関数です。Expanding window と組み合わせて、集計操作を実行することができます。

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 1, 8, 2]})

# 列 'A' の集計を 'apply' 関数で実行
def expanding_sum(series):
    return series.expanding().sum()

df['A_expanding_sum'] = df['A'].apply(expanding_sum)

print(df)

利点:

ある程度柔軟性がある
読みやすいコード

欠点:

aggregate 関数よりも処理速度が遅い場合がある

ベクトル化された方法

NumPy や pandas の数学関数を使用して、ベクトル化された方法で集計を実行することができます。これは、処理速度が重要な場合に有効です。

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, 5], 'B': [6, 7, 1, 8, 2]})

# 列 'A' のベクトル化された集計
df['A_expanding_sum'] = np.cumsum(df['A'])

print(df)

利点:

コードが簡潔
処理速度が速い

欠点:

複雑な集計操作には不向き
柔軟性が低い

最適な代替手段の選び方

最適な代替手段は、状況によって異なります。以下の要素を考慮する必要があります。

コードの簡潔性: コードの簡潔性を重視する場合は、aggregate 関数またはベクトル化された方法が適しています。
柔軟性: 複雑な集計操作や、データフレームに対してカスタムロジックを適用する必要がある場合は、手動ループまたは apply 関数の方が適している場合があります。
処理速度: 処理速度が重要な場合は、ベクトル化された方法が最適です。