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メモランダム!!

自分用の端書のため,他の人が読めるようには書いていません.悪しからずm(_ _)m

データの集約とグループ演算をやってみる Pandas

Python3.X Pandas

PythonのPandasを使っていると,例えば同じ名前の者同士を一括りにして,平均なり最大値を出したり,という処理を迫られることがあります.私自身,この間それを迫られた訳で,オライリーの本を読んで,どういう挙動を示すか色々試してみました.せっかくなので試した内容を,この記事にメモしておきたいと思います.

www.oreilly.co.jp


さて,今回のデータフレームは下のものを使います.

In [62]: df = pd.DataFrame(
    ...:          {'Time': ['10:00:00', '10:00:01', '10:00:02', '10:00:03', '10:00:04','10:00:05', '10:00:06', '10:00:07', '10:00:08', '10:00:09'],
    ...:         'Sensor': ['T-A', 'T-B', 'T-C', 'T-B', 'T-C', 'T-A', 'T-C', 'T-B' ,'T-B' ,'T-C'],
    ...:          'Value': [25, 30, 104, 52, 41, 91, 102, 40 ,101 ,97]}
    ...:          )

# 今回使用するデータ
In [63]: df
Out[63]: 
  Sensor      Time  Value
0    T-A  10:00:00     25
1    T-B  10:00:01     30
2    T-C  10:00:02    104
3    T-B  10:00:03     52
4    T-C  10:00:04     41
5    T-A  10:00:05     91
6    T-C  10:00:06    102
7    T-B  10:00:07     40
8    T-B  10:00:08    101
9    T-C  10:00:09     97

実験か何かでセンサ類を使って,得られたデータを分析することを想定しています.それぞれ,

  • 'Time':センサデータが得られた時間
  • 'Sensor':センサの型番
  • 'Value':センサから得られた値

を示しています.ちょっと問題設定としては苦しいかもしれませんが,練習のためと思ってご了承ください.

まずは基本的な使い方編

センサの型番で括るとこんな感じです.

# 今回使用するデータ
In [63]: df
Out[63]: 
  Sensor      Time  Value
0    T-A  10:00:00     25
1    T-B  10:00:01     30
2    T-C  10:00:02    104
3    T-B  10:00:03     52
4    T-C  10:00:04     41
5    T-A  10:00:05     91
6    T-C  10:00:06    102
7    T-B  10:00:07     40
8    T-B  10:00:08    101
9    T-C  10:00:09     97

# 'Sensor'で括る
In [101]: df.groupby('Sensor').groups
Out[101]: 
{'T-A': Int64Index([0, 5], dtype='int64'),
 'T-B': Int64Index([1, 3, 7, 8], dtype='int64'),
 'T-C': Int64Index([2, 4, 6, 9], dtype='int64')}

演算をしてみる

括った塊を演算にかけることが出来ます.例えば下の場合は'Sensor'でグルーピングして平均を求めています.

# 'Sensor'で括り,'T-A''T-B''T-C'のそれぞれの'Value'に対する平均値を求める
In [66]: df_mean = df.groupby('Sensor')['Value'].mean()

In [67]: df_mean
Out[67]: 
Sensor
T-A    58.00
T-B    55.75
T-C    86.00
Name: Value, dtype: float64

やや時間ごとに集計してみよう編

In [63]: df
Out[63]: 
  Sensor      Time  Value
0    T-A  10:00:00     25
1    T-B  10:00:01     30
2    T-C  10:00:02    104
3    T-B  10:00:03     52
4    T-C  10:00:04     41
5    T-A  10:00:05     91
6    T-C  10:00:06    102
7    T-B  10:00:07     40
8    T-B  10:00:08    101
9    T-C  10:00:09     97

ここで無理やりTime列をDateTime 型に変換して列を追加します

In [93]: df2 = df.assign(time2=lambda xx: pd.to_datetime(xx.Time))

In [94]: df2
Out[94]: 
  Sensor      Time  Value               time2
0    T-A  10:00:00     25 2017-02-05 10:00:00
1    T-B  10:00:01     30 2017-02-05 10:00:01
2    T-C  10:00:02    104 2017-02-05 10:00:02
3    T-B  10:00:03     52 2017-02-05 10:00:03
4    T-C  10:00:04     41 2017-02-05 10:00:04
5    T-A  10:00:05     91 2017-02-05 10:00:05
6    T-C  10:00:06    102 2017-02-05 10:00:06
7    T-B  10:00:07     40 2017-02-05 10:00:07
8    T-B  10:00:08    101 2017-02-05 10:00:08
9    T-C  10:00:09     97 2017-02-05 10:00:09

あとは無理やり

In [95]: df2.groupby(pd.Grouper(key='time2', freq='2s')).groups
Out[95]: 
{Timestamp('2017-02-05 10:00:00', freq='2S'): 2,
 Timestamp('2017-02-05 10:00:02', freq='2S'): 4,
 Timestamp('2017-02-05 10:00:04', freq='2S'): 6,
 Timestamp('2017-02-05 10:00:06', freq='2S'): 8,
 Timestamp('2017-02-05 10:00:08', freq='2S'): 10}
In [96]: df2.groupby(pd.Grouper(key='time2', freq='2s')).max()
Out[96]: 
                    Sensor      Time  Value
time2                                      
2017-02-05 10:00:00    T-B  10:00:01     30
2017-02-05 10:00:02    T-C  10:00:03    104
2017-02-05 10:00:04    T-C  10:00:05     91
2017-02-05 10:00:06    T-C  10:00:07    102
2017-02-05 10:00:08    T-C  10:00:09    101