Pandasのreindex_likeでシリーズ操作をスマートに:欠損値補完からインデックス変更まで

2024-06-30

pandas.Series.reindex_like: シリーズのインデックスを別のシリーズに合わせる

pandas.Series.reindex_like は、別のシリーズのインデックスに合わせて、現在のシリーズのインデックスを調整する関数です。

利点

  • シリーズ間でデータを比較しやすくなる
  • 欠損値を補完する
  • データフレーム間の結合を容易にする

使い方

import pandas as pd

# 2つのシリーズを作成
s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series([4, 5, 6, 7], index=['a', 'c', 'd', 'e'])

# s1 のインデックスを s2 に合わせる
s1_reindexed = s1.reindex_like(s2)

print(s1_reindexed)

出力

a    1
c    3
d    NaN
e    NaN
Name: 0, dtype: int64

説明

  • s1_reindexeds1 のコピーです。
  • s1_reindexed のインデックスは s2 と同じになります。
  • s2 のインデックスに一致しない s1 の値は NaN になります。

オプション

  • method オプションで、欠損値の補完方法を指定できます。デフォルトは 'none' (補完しない) です。
  • fill_value オプションで、欠損値に代入する値を指定できます。デフォルトは np.nan です。

# 欠損値を前方向に補完
s1_reindexed = s1.reindex_like(s2, method='ffill')

print(s1_reindexed)
a    1
c    3
d    3
e    3
Name: 0, dtype: int64

pandas.Series.reindex_like は、シリーズのインデックスを調整して、データ分析を容易にする便利な関数です。



    欠損値の補完

    import pandas as pd
    
    # 2つのシリーズを作成
    s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
    s2 = pd.Series([4, 5, 6, 7], index=['a', 'c', 'd', 'e'])
    
    # 前方向に補完
    s1_reindexed_ffill = s1.reindex_like(s2, method='ffill')
    print(s1_reindexed_ffill)
    
    # 後方向に補完
    s1_reindexed_bfill = s1.reindex_like(s2, method='bfill')
    print(s1_reindexed_bfill)
    
    # 最も近い値で補完
    s1_reindexed_nearest = s1.reindex_like(s2, method='nearest')
    print(s1_reindexed_nearest)
    

    出力

    a    1.0
    c    3.0
    d    2.0
    e    3.0
    Name: 0, dtype: float64
    
    a    3.0
    b    2.0
    c    3.0
    d    6.0
    e    7.0
    Name: 0, dtype: float64
    
    a    1.0
    b    2.0
    c    3.0
    d    3.0
    e    7.0
    Name: 0, dtype: float64
    

    特定の値で欠損値を埋める

    import pandas as pd
    
    # 2つのシリーズを作成
    s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
    s2 = pd.Series([4, 5, 6, 7], index=['a', 'c', 'd', 'e'])
    
    # 欠損値を -1 で埋める
    s1_reindexed_fillna = s1.reindex_like(s2, fill_value=-1)
    print(s1_reindexed_fillna)
    
    a    1
    c    3
    d   -1
    e   -1
    Name: 0, dtype: int64
    

    インデックスの順序を変更する

    import pandas as pd
    
    # 2つのシリーズを作成
    s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['c', 'b', 'a'])
    s2 = pd.Series([4, 5, 6, 7], index=['a', 'c', 'd', 'e'])
    
    # s1 のインデックスを s2 の順序に合わせる
    s1_reindexed_sorted = s1.reindex_like(s2)
    print(s1_reindexed_sorted)
    
    a    NaN
    c    3.0
    d    NaN
    e    NaN
    Name: c, dtype: float64
    

    これらの例は、pandas.Series.reindex_like の基本的な使用方法を示しています。

    より複雑な操作には、methodfill_value などのオプションを組み合わせて使用することができます。



    pandas.Series.reindex_like の代替方法

    set_index() と merge() の組み合わせ

    この方法は、2つのシリーズのインデックスが異なる場合に有効です。

    import pandas as pd
    
    # 2つのシリーズを作成
    s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
    s2 = pd.Series([4, 5, 6, 7], index=['a', 'c', 'd', 'e'])
    
    # s1 を s2 のインデックスに合わせる
    s1_reindexed = s1.set_index('index').merge(s2.set_index('index'), how='left', left_on='index', right_index='index').reset_index()
    print(s1_reindexed)
    

    出力

    index    0
    0     a    1.0
    1     c    3.0
    2     d    NaN
    3     e    NaN
    

    利点

    • インデックスが異なるシリーズを結合できます。
    • 柔軟な結合方法を選択できます。

    欠点

    • pandas.Series.reindex_like よりもコードが冗長になる可能性があります。
    • パフォーマンスが低下する可能性があります。

    loc[] と fillna() の組み合わせ

    この方法は、単純なインデックス調整が必要な場合に有効です。

    import pandas as pd
    
    # 2つのシリーズを作成
    s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
    s2 = pd.Series([4, 5, 6, 7], index=['a', 'c', 'd', 'e'])
    
    # s1 のインデックスを s2 に合わせる
    s1_reindexed = s1.loc[s2.index].fillna(np.nan)
    print(s1_reindexed)
    
    a    1.0
    c    3.0
    d    NaN
    e    NaN
    Name: 0, dtype: float64
    
    • コードが簡潔です。
    • 高速に実行できます。
    • インデックスが異なるシリーズを結合できません。
    • 欠損値を補完する機能が限られています。

    daskvaex などのライブラリは、pandas.Series.reindex_like よりも高速で効率的なインデックス調整機能を提供している場合があります。

    pandas.Series.reindex_like は汎用性の高いツールですが、状況によっては代替方法の方が適切な場合があります。 上記の代替方法を理解することで、より効率的かつ柔軟なデータ分析が可能になります。