【Pandas初心者向け】Int16Dtypeとは？メリット・デメリット、使い方、代替方法まで完全網羅

pandas.Int16Dtype は、Pandas データフレームやシリーズにおいて、16ビット整数データを格納するために使用されるデータ型です。メモリ使用量を削減したい場合や、データ範囲が -32,767 から 32,767 までの整数値に限定されている場合に役立ちます。

特徴

欠点: 浮動小数点や複素数の格納には不適
利点: メモリ使用量削減、整数値に限定されたデータの効率的な格納
データ範囲: -32,767 から 32,767
メモリ使用量: 1要素あたり 2 バイト
データ型: 16ビット整数

作成方法

pandas.Int16Dtype は、以下の方法で作成できます。

pandas.Int16Dtype クラスを使用する: pandas.Int16Dtype()
numpy.dtype オブジェクトを使用する: np.dtype("Int16")
文字列リテラルを使用する: "Int16"

例

import pandas as pd

# 文字列リテラルを使用する
series1 = pd.Series([1, 2, 3], dtype="Int16")

# numpy.dtype オブジェクトを使用する
series2 = pd.Series([4, 5, 6], dtype=np.dtype("Int16"))

# pandas.Int16Dtype クラスを使用する
series3 = pd.Series([7, 8, 9], dtype=pandas.Int16Dtype())

print(series1.dtype)
print(series2.dtype)
print(series3.dtype)

出力

Int16
Int16
Int16Dtype

操作

pandas.Int16Dtype 配列は、他の Pandas 配列と同様に操作できます。一般的な操作には、算術演算、比較演算、データ型変換などが含まれます。

例

import pandas as pd

series = pd.Series([10, 11, 12], dtype="Int16")

# 算術演算
result1 = series + 5
result2 = series * 2

# 比較演算
result3 = series > 10
result4 = series == 12

# データ型変換
result5 = series.astype(float)

pandas.Int16Dtype は、メモリ使用量を削減することができますが、データの精度が低下する可能性があります。
pandas.Int16Dtype は、浮動小数点や複素数の格納には不適です。このようなデータ型を格納する場合は、float64 や complex128 などのデータ型を使用する必要があります。

import pandas as pd

# データの作成
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# Int16Dtype を使用する Series の作成
s = pd.Series(data, dtype=pandas.Int16Dtype)

# データ型を確認
print(s.dtype)

# 算術演算
result1 = s + 5
print(result1)

# 比較演算
result2 = s > 2
print(result2)

# データ型変換
result3 = s.astype(float)
print(result3)

data というリストを作成します。
pandas.Int16Dtype データ型を使用して、data リストのデータを格納する s という Series を作成します。
s のデータ型を出力します。
s に 5 を加算した結果を result1 に代入し、出力します。
s の各要素が 2 より大きいかどうかを比較した結果を result2 に代入し、出力します。
s を浮動小数点型に変換した結果を result3 に代入し、出力します。

そこで、pandas.Int16Dtype の代替として以下のデータ型を検討することができます。

pandas.Int8Dtype

欠点: データ範囲がさらに狭くなる
利点: メモリ使用量をさらに削減
データ範囲: -128 から 127
メモリ使用量: 1要素あたり 1 バイト
データ型: 8ビット整数

pandas.Int32Dtype

欠点: メモリ使用量が増加する
利点: pandas.Int16Dtype よりもデータ範囲が広い
データ範囲: -2,147,483,647 から 2,147,483,647
メモリ使用量: 1要素あたり 4 バイト
データ型: 32ビット整数

pandas.Int64Dtype

欠点: メモリ使用量が多くなる
利点: 最も広いデータ範囲を持つ
データ範囲: -9,223,372,036,854,775,807 から 9,223,372,036,854,775,807
メモリ使用量: 1要素あたり 8 バイト
データ型: 64ビット整数

pandas.category.CategoricalDtype

欠点: 数値演算や比較演算が制限される
利点: メモリ使用量を効率的に削減できる場合がある
データ範囲: 制限なし
メモリ使用量: データの種類によって異なる
データ型: カテゴリカル型

選択の指針

どのデータ型を選択するかは、以下の要素を考慮する必要があります。

パフォーマンス: 処理速度
処理内容: 数値演算、比較演算、データ型変換などを行うかどうか
メモリ使用量: データフレームやシリーズのサイズ
データ範囲: データの最小値と最大値がどの範囲にあるか

例

メモリ使用量を削減したい場合は、pandas.Int8Dtype または pandas.Int16Dtype を検討することができます。ただし、データ範囲が狭いため、データの値がこれらの範囲を超えている場合は使用できません。

データ範囲が広い場合や、数値演算や比較演算を行う場合は、pandas.Int32Dtype または pandas.Int64Dtype を検討することができます。

メモリ使用量とデータ範囲のバランスを考慮したい場合は、pandas.category.CategoricalDtype を検討することができます。

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