【初心者向け】pandas CategoricalIndexの使い方をわかりやすく解説!

2024-06-16

pandas.CategoricalIndexは、カテゴリカルデータのインデックスを表すオブジェクトです。カテゴリカルデータとは、少数の値に制限された値を持つデータ型です。例えば、性別(男性、女性)、色(赤、青、緑)、曜日(月曜日、火曜日、水曜日)などがカテゴリカルデータの例です。

CategoricalIndexは、カテゴリカルデータの値だけでなく、そのカテゴリ間の関係も表現できます。例えば、曜日データの場合、月曜日から日曜日までの順序関係を表現できます。

利点

CategoricalIndexを使用する利点は次のとおりです。

  • カテゴリカルデータの値とカテゴリ間の関係を効率的に表現できます。
  • データの圧縮に役立ちます。
  • カテゴリカルデータの分析に特化した便利なメソッドを提供します。

作成方法

CategoricalIndexは、次の方法で作成できます。

  1. from_arrayメソッドを使用する:
import pandas as pd

data = ["A", "B", "C", "A", "B"]
categories = ["A", "B", "C"]

categorical_index = pd.CategoricalIndex(data, categories=categories)
print(categorical_index)
  1. pd.Categoricalオブジェクトを使用する:
import pandas as pd

data = pd.Series(["A", "B", "C", "A", "B"], dtype="category")
categorical_index = data.index
print(categorical_index)

属性

  • categories: カテゴリのリスト
  • codes: カテゴリに対応するコードのリスト
  • ordered: カテゴリが順序付けられているかどうかを示すブール値

メソッド

  • get_loc: 特定のカテゴリのインデックスを取得する
  • set_categories: カテゴリを設定する
  • as_ordered: カテゴリを順序付きにする
  • as_unordered: カテゴリを順序なしにする

次の例では、CategoricalIndexを使用して曜日データの分析を行います。

import pandas as pd

data = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"]
categories = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"]

categorical_index = pd.CategoricalIndex(data, categories=categories, ordered=True)

# 月曜日のインデックスを取得
print(categorical_index.get_loc("Monday"))

# カテゴリを追加
categorical_index = categorical_index.set_categories(["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"], ordered=True)

# カテゴリを順序付きにする
print(categorical_index.as_ordered())

# カテゴリを順序なしにする
print(categorical_index.as_unordered())

この例では、CategoricalIndexを使用して曜日データのインデックスを取得、カテゴリを追加、カテゴリの順序を変更する方法を示しました。



カテゴリカルインデックスの作成

import pandas as pd

# 文字列リストから作成
data = ["A", "B", "C", "A", "B"]
categories = ["A", "B", "C"]

categorical_index = pd.CategoricalIndex(data, categories=categories)
print(categorical_index)

# Seriesから作成
data = pd.Series(["A", "B", "C", "A", "B"], dtype="category")
categorical_index = data.index
print(categorical_index)

カテゴリとコードの取得

import pandas as pd

data = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"]
categories = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"]

categorical_index = pd.CategoricalIndex(data, categories=categories, ordered=True)

# カテゴリを取得
print(categorical_index.categories)

# コードを取得
print(categorical_index.codes)

特定のカテゴリのインデックス取得

import pandas as pd

data = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"]
categories = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"]

categorical_index = pd.CategoricalIndex(data, categories=categories, ordered=True)

# 月曜日のインデックスを取得
print(categorical_index.get_loc("Monday"))

カテゴリの追加

import pandas as pd

data = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"]
categories = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"]

categorical_index = pd.CategoricalIndex(data, categories=categories, ordered=True)

# カテゴリを追加
new_categories = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday", "Holiday"]
categorical_index = categorical_index.set_categories(new_categories, ordered=True)
print(categorical_index)

カテゴリの順序変更

import pandas as pd

data = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"]
categories = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"]

categorical_index = pd.CategoricalIndex(data, categories=categories, ordered=True)

# カテゴリを順序付きにする
print(categorical_index.as_ordered())

# カテゴリを順序なしにする
print(categorical_index.as_unordered())

カテゴリカルインデックスを数値インデックスに変換

import pandas as pd

data = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"]
categories = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"]

categorical_index = pd.CategoricalIndex(data, categories=categories, ordered=True)

# 数値インデックスに変換
numeric_index = categorical_index.codes
print(numeric_index)

カテゴリカルインデックスをDataframeのインデックスとして設定

import pandas as pd

data = ["A", "B", "C", "A", "B"]
categories = ["A", "B", "C"]

categorical_index = pd.CategoricalIndex(data, categories=categories)

df = pd.DataFrame({"data": [1, 2, 3, 4, 5]}, index=categorical_index)
print(df)


pandas.CategoricalIndexの代替方法

代替手段の選択肢:

  1. 数値インデックスと辞書:

    • カテゴリを数値に変換し、辞書を使用してカテゴリと数値の対応関係を保持します。
    • 利点: シンプルでメモリ使用量が少ない
    • 欠点: カテゴリ間の関係を表現できない、辞書の更新が煩雑になる可能性がある
  2. 文字列インデックス:

    • カテゴリを文字列として保持します。
    • 利点: 実装が簡単
    • 欠点: カテゴリの順序を表現できない、メモリ使用量が多くなる可能性がある
  3. カスタムクラス:

    • カテゴリデータとメタデータを保持する独自のカスタムクラスを作成します。
    • 利点: カテゴリデータとメタデータを柔軟に表現できる
    • 欠点: 開発とメンテナンスの手間がかかる

代替手段を選択する際の考慮事項:

  • データの量: データ量が多い場合は、メモリ使用量が少ない方法を選択する必要があります。
  • 分析のニーズ: カテゴリ間の関係を分析する必要がある場合は、CategoricalIndexまたはカスタムクラスを使用する必要があります。
  • コードのシンプルさ: シンプルなコードを維持したい場合は、数値インデックスと辞書を使用する方が良いかもしれません。

具体的な代替例:

import pandas as pd

data = ["A", "B", "C", "A", "B"]
categories = ["A", "B", "C"]

# カテゴリを数値に変換
category_map = {"A": 0, "B": 1, "C": 2}
numeric_data = [category_map[x] for x in data]

# 数値インデックスを作成
numeric_index = pd.Index(numeric_data)

# 辞書を使用してカテゴリと数値の対応関係を保持
category_dict = {i: c for i, c in enumerate(categories)}

# Dataframeを作成
df = pd.DataFrame({"data": numeric_data}, index=numeric_index)

# カテゴリ名を取得
def get_category_name(numeric_value):
  return category_dict[numeric_value]

# カテゴリ名をDataframeに追加
df["category_name"] = df["data"].apply(get_category_name)

print(df)
import pandas as pd

data = ["A", "B", "C", "A", "B"]

# 文字列インデックスを作成
string_index = pd.Index(data)

# Dataframeを作成
df = pd.DataFrame({"data": data}, index=string_index)

print(df)
class CategoryData:
  def __init__(self, data, categories):
    self.data = data
    self.categories = categories

  def get_category_name(self, numeric_value):
    return self.categories[numeric_value]

data = ["A", "B", "C", "A", "B"]
categories = ["A", "B", "C"]

category_data = CategoryData(data, categories)

# Dataframeを作成
df = pd.DataFrame({"data": category_data.data})

# カテゴリ名をDataframeに追加
df["category_name"] = df["data"].apply(lambda x: category_data.get_category_name(x))

print(df)

これらの例は、pandas.CategoricalIndexの代替手段として考えられる方法をいくつか示しています。 状況に合わせて最適な方法を選択してください。

補足:

  • 上記の例は基本的な例であり、より複雑な分析タスクに合わせて拡張する必要があります。