Pandas DataFrameで積を求める「pandas.DataFrame.product」を徹底解説！

pandas.DataFrame.product() メソッドは、Pandas DataFrame の指定された軸方向の要素の積を求めます。つまり、行または列方向の要素をすべて掛け合わせた値を返します。

構文

DataFrame.product(axis=None, skipna=True, level=None, numeric_only=False)

引数

• numeric_only (bool, optional): Trueの場合は数値列のみを対象に積を計算します。デフォルトはFalseです。
• level (int or str, optional): MultiIndex DataFrame の場合、積を計算するレベルを指定します。デフォルトはNoneです。
• skipna (bool, optional): Trueの場合は欠損値（NaN）を無視して積を計算します。デフォルトはTrueです。
• axis (int, optional): 積を計算する軸を指定します。0の場合は行方向、1の場合は列方向になります。デフォルトは0です。

戻り値

• Series または scalar: 積を計算した結果が、Series または スカラー値で返されます。

例

次の例では、DataFrame の行方向の要素の積を計算します。

import pandas as pd

# データの作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 行方向の積の計算
result = df.product(axis=0)

print(result)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

A    6
B   30
dtype: int64

各列の要素をすべて掛け合わせた結果が、Series として返されています。

• numeric_only=True を指定すると、数値列のみを対象に積を計算し、Series または スカラー値を返します。
• level を指定すると、MultiIndex DataFrame の各レベルごとに積を計算し、Series または DataFrame として返します。
• skipna=False を指定すると、欠損値を含む場合でも積を計算します。
• axis=None を指定すると、行方向と列方向の両方について積を計算し、スカラー値を返します。

• データの正規化のために、各行または列の積で割る
• 特定の条件に合致する行の積を計算して、そのグループの合計値を算出する
• 特定の列の積を計算して、その列の合計値と比較する

---

import pandas as pd

# データの作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 列 'B' の積の計算
product_b = df['B'].product()

# 列 'B' の合計値の計算
sum_b = df['B'].sum()

# 積と合計値の比較
print(f"列 'B' の積: {product_b}")
print(f"列 'B' の合計値: {sum_b}")

# 積と合計値の比較
if product_b == sum_b:
    print("積と合計値が一致しています。")
else:
    print("積と合計値が一致していません。")

列 'B' の積: 120
列 'B' の合計値: 15
積と合計値が一致していません。

例 2: 特定の条件に合致する行の積を計算して、そのグループの合計値を算出する

この例では、DataFrame の 'A' 列が 2 より大きい行の積を計算し、そのグループの合計値を算出します。

import pandas as pd

# データの作成
data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# 条件に合致する行の積の計算
filtered_df = df[df['A'] > 2]
product_filtered = filtered_df.product(axis=1)

# グループの合計値の算出
sum_filtered = product_filtered.sum()

print(f"条件に合致する行の積: {product_filtered}")
print(f"グループの合計値: {sum_filtered}")

条件に合致する行の積: 18
1    18
グループの合計値: 18

例 3: データの正規化のために、各行または列の積で割る

この例では、DataFrame の各行の積で割って、データを正規化します。

import pandas as pd

# データの作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 各行の積の計算
row_product = df.product(axis=1)

# データの正規化
normalized_df = df.divide(row_product, axis=0)

print(f"正規化されたデータ: {normalized_df}")

       A         B
0  0.166667  0.25
1  0.333333  0.333333
2  0.5      0.5

---

ループによる積算

最も基本的な方法は、ループを使って要素を一つずつ掛け合わせる方法です。この方法はシンプルで分かりやすいですが、計算量が多くなり、データ量が多い場合は非効率になる可能性があります。

import pandas as pd

def product_loop(df, axis=0):
    """
    ループを使って DataFrame の積を計算する関数

    Args:
        df (pandas.DataFrame): 積を計算したい DataFrame
        axis (int, optional): 積を計算する軸 (0: 行方向, 1: 列方向)

    Returns:
        pandas.Series または scalar: 積を計算した結果
    """

    if axis == 0:
        result = 1
        for i in range(len(df)):
            result *= df.iloc[i, :]
    else:
        result = 1
        for col in df.columns:
            result *= df[col]
    return result

# データの作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 行方向の積の計算
result_loop = product_loop(df, axis=0)

print(result_loop)

このコードを実行すると、pandas.DataFrame.product メソッドと同じ結果が得られます。

利点

• シンプルで分かりやすい

欠点

• データ量が多い場合は非効率
• 計算量が多くなる

numpy.prod を使用する

numpy.prod 関数を使って、NumPy 配列として変換してから積を計算する方法です。この方法は、ループよりも効率的で、メモリ使用量も少ないです。

import pandas as pd
import numpy as np

def product_numpy(df, axis=0):
    """
    NumPy を使って DataFrame の積を計算する関数

    Args:
        df (pandas.DataFrame): 積を計算したい DataFrame
        axis (int, optional): 積を計算する軸 (0: 行方向, 1: 列方向)

    Returns:
        pandas.Series または scalar: 積を計算した結果
    """

    if axis == 0:
        result = np.prod(df.values, axis=1)
    else:
        result = np.prod(df.values, axis=0)
    return result

# データの作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 行方向の積の計算
result_numpy = product_numpy(df, axis=0)

print(result_numpy)

利点

• メモリ使用量が少ない
• ループよりも効率的

欠点

• NumPy を導入する必要がある

apply 関数と積算関数を使用する

apply 関数と積算関数（例：prod）を組み合わせて、要素を順に積算する方法です。この方法は、柔軟性が高く、条件付きの積算などにも対応できます。

import pandas as pd


def product_apply(df, axis=0):
    """
    apply 関数を使って DataFrame の積を計算する関数

    Args:
        df (pandas.DataFrame): 積を計算したい DataFrame
        axis (int, optional): 積を計算する軸 (0: 行方向, 1: 列方向)

    Returns:
        pandas.Series または scalar: 積を計算した結果
    """

    if axis == 0:
        def prod_func(series):
            return series.prod()

        result = df.apply(prod_func, axis=1)
    else:
        def prod_func(series):
            return series.prod()

        result = df.apply(prod_func)
    return result

# データの作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

#