pandas の MultiIndex を自在に操る： set_codes を使いこなすためのチュートリアル

pandas.MultiIndex.set_codes は、MultiIndex オブジェクトのコードを変更するために使用されるメソッドです。MultiIndex は、複数のレベルで構成された階層的なインデックスです。各レベルは、異なるカテゴリまたはグループを表します。

コードとは何ですか？

MultiIndex のコードは、各レベルにおける各要素の位置を表す整数配列です。例えば、以下の MultiIndex を考えてみましょう。

index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 3), ('B', 4)],
                                 names=('letter', 'number'))

この MultiIndex のコードは以下のようになります。

codes = [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]

このコードは、最初の要素は letter レベルで A に属し、number レベルで 1 に属することを示しています。2番目の要素は letter レベルで A に属し、number レベルで 2 に属することを示しています。

pandas.MultiIndex.set_codes の使用方法

pandas.MultiIndex.set_codes メソッドは、MultiIndex オブジェクトのコードを変更するために使用されます。引数として、新しいコードのリストを渡す必要があります。新しいコードは、元のコードと同じ長さである必要があり、各レベルの要素の数を反映する必要があります。

例

以下の例では、MultiIndex オブジェクトのコードを新しいコードに変更する方法を示します。

import pandas as pd

index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 3), ('B', 4)],
                                 names=('letter', 'number'))

new_codes = [(1, 0), (1, 1), (0, 0), (0, 1)]

new_index = index.set_codes(new_codes)
print(new_index)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

MultiIndex.from_tuples([('B', 1), ('B', 2), ('A', 3), ('A', 4)],
                      names=('letter', 'number'))

この出力は、MultiIndex オブジェクトのコードが new_codes で置き換えられたことを示しています。

pandas.MultiIndex.set_codes の利点

pandas.MultiIndex.set_codes メソッドは、以下の利点があります。

• 複雑な MultiIndex オブジェクトを操作する際に役立ちます。
• コードを手動で生成する必要がなく、エラーを減らすことができます。
• MultiIndex オブジェクトのコードを効率的に変更することができます。

pandas.MultiIndex.set_codes の注意点

pandas.MultiIndex.set_codes メソッドを使用する際には、以下の点に注意する必要があります。

• コードを変更すると、MultiIndex オブジェクトに基づくデータフレームのインデックスも変更されます。
• コードが間違っていると、エラーが発生する可能性があります。
• 新しいコードは、元のコードと同じ長さである必要があり、各レベルの要素の数を反映する必要があります。

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import pandas as pd

# Create a MultiIndex
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 3), ('B', 4)],
                                 names=('letter', 'number'))

# Create a new list of codes
new_codes = [(1, 0), (1, 1), (0, 0), (0, 1)]

# Set the codes of the MultiIndex
new_index = index.set_codes(new_codes)

# Print the new MultiIndex
print(new_index)

MultiIndex.from_tuples([('B', 1), ('B', 2), ('A', 3), ('A', 4)],
                      names=('letter', 'number'))

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from_tuples メソッドを使用する

from_tuples メソッドを使用して、新しいコードに基づいて新しい MultiIndex オブジェクトを作成することができます。この方法は、コードを直接変更するよりも簡潔で読みやすい場合がある利点があります。

import pandas as pd

# Create a MultiIndex
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 3), ('B', 4)],
                                 names=('letter', 'number'))

# Create a new list of codes
new_codes = [(1, 0), (1, 1), (0, 0), (0, 1)]

# Create a new MultiIndex from the new codes
new_index = pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(*new_codes)), names=index.names)

# Print the new MultiIndex
print(new_index)

MultiIndex.from_tuples([('B', 1), ('B', 2), ('A', 3), ('A', 4)],
                      names=('letter', 'number'))

assign メソッドを使用する

assign メソッドを使用して、MultiIndex オブジェクトのレベルに新しい列を追加し、その列を新しいコードとして使用することができます。この方法は、コードを直接変更するよりも柔軟な場合がある利点があります。

import pandas as pd

# Create a MultiIndex
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 3), ('B', 4)],
                                 names=('letter', 'number'))

# Create a new DataFrame with the MultiIndex as the index
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4]}, index=index)

# Add a new column with the new codes
df['new_code'] = new_codes

# Create a new MultiIndex from the DataFrame's index and the new 'new_code' column
new_index = df.set_index(['letter', 'new_code']).index

# Print the new MultiIndex
print(new_index)

MultiIndex.from_tuples([('B', 1), ('B', 2), ('A', 3), ('A', 4)],
                      names=('letter', 'new_code'))

reindex メソッドを使用する

reindex メソッドを使用して、新しいコードに基づいて MultiIndex オブジェクトを再インデックスすることができます。この方法は、既存の MultiIndex オブジェクトを変更せずに新しいコードを使用したい場合に役立ちます。

import pandas as pd

# Create a MultiIndex
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 3), ('B', 4)],
                                 names=('letter', 'number'))

# Create a new DataFrame with the MultiIndex as the index
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4]}, index=index)

# Create a new MultiIndex from the new codes
new_index = pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(*new_codes)), names=index.names)

# Reindex the DataFrame using the new MultiIndex
new_df = df.reindex(new_index)

# Print the new DataFrame's index
print(new_df.index)

MultiIndex.from_tuples([('B', 1), ('B', 2), ('A', 3), ('A', 4)],
                      names=('letter', 'new_code'))