データ分析をもっと効率的に! Pandas Rolling.applyと高速化エンジンの活用

2024-06-29

Pandas の Window 機能: pandas.core.window.rolling.Rolling.apply の詳細解説

Pandas の Window 機能は、データフレームの特定の範囲(ウィンドウ)に対して集計や計算を行う強力なツールです。その中でも、pandas.core.window.rolling.Rolling.apply は、任意の関数をウィンドウに適用し、柔軟な分析を実現する機能です。

この解説では、pandas.core.window.rolling.Rolling.apply の仕組みと使用方法を、分かりやすく詳細に説明していきます。

pandas.core.window.rolling.Rolling.apply は、Pandas の Window 機能の中でも、特に柔軟性の高い関数です。これは、ウィンドウ内のデータに対して任意の関数を適用し、その結果を新しい列としてデータフレームに追加することができます。

つまり、単純な平均や合計などの集計だけでなく、より複雑な計算や分析も可能になるのです。

具体的な動作

pandas.core.window.rolling.Rolling.apply は、以下の手順で動作します。

  1. ウィンドウの定義: ウィンドウサイズとオフセットを指定します。ウィンドウサイズは、関数に適用されるデータの範囲を決定します。オフセットは、ウィンドウをデータフレームの先頭からどのくらいずらすかを指定します。
  2. 関数の適用: 指定された関数に、ウィンドウ内のデータを逐次的に渡します。関数は、ウィンドウ内のデータに基づいて任意の値を返すことができます。
  3. 結果の格納: 関数の返値を、新しい列としてデータフレームに追加します。

使用例

以下の例は、pandas.core.window.rolling.Rolling.apply を使って、データフレームの過去 5 期間の移動平均を計算する方法を示しています。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

# 過去 5 期間の移動平均を計算
def moving_average(window):
    return window.mean()

rolling = df['data'].rolling(window=5)
df['moving_average'] = rolling.apply(moving_average)

print(df)

オプション

  • raw: True に設定すると、関数は NumPy 配列を受け取ります。False に設定すると、関数は Pandas Series を受け取ります。
  • engine: 'cython' または 'numba' を指定すると、高速化エンジンを使用することができます。

pandas.core.window.rolling.Rolling.apply は、Pandas の Window 機能の中でも特に柔軟性の高い関数です。この関数をマスターすることで、データ分析の幅を大きく広げることができます。

    • この解説は、pandas.core.window.rolling.Rolling.apply の基本的な使用方法を説明したものです。より詳細な情報については、Pandas 公式ドキュメントを参照してください。
    • pandas.core.window.rolling.Rolling.apply は、計算量が多い処理です。大規模なデータフレームに対して使用する場合には、処理時間を考慮する必要があります。


    移動標準偏差の計算

    この例では、pandas.core.window.rolling.Rolling.apply を使って、データフレームの過去 3 期間の移動標準偏差を計算する方法を示しています。

    import pandas as pd
    
    # データフレームの作成
    df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
    
    # 過去 3 期間の移動標準偏差を計算
    def moving_stddev(window):
        return window.std()
    
    rolling = df['data'].rolling(window=3)
    df['moving_stddev'] = rolling.apply(moving_stddev)
    
    print(df)
    

    窓ごとの最大値と最小値の取得

    import pandas as pd
    
    # データフレームの作成
    df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
    
    # 窓ごとの最大値と最小値を取得
    def window_extremes(window):
        return pd.Series({'max': window.max(), 'min': window.min()})
    
    rolling = df['data'].rolling(window=3)
    df_extremes = rolling.apply(window_extremes)
    
    print(df_extremes)
    

    カスタム集計関数の適用

    import pandas as pd
    
    # データフレームの作成
    df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
    
    # カスタム集計関数
    def custom_agg(window):
        return (window.mean() + window.std()) / 2
    
    rolling = df['data'].rolling(window=3)
    df['custom_agg'] = rolling.apply(custom_agg)
    
    print(df)
    

    Numba エンジンによる高速化

    この例では、pandas.core.window.rolling.Rolling.applyengine='numba' オプションを指定して、Numba エンジンによる高速化する方法を示しています。

    import pandas as pd
    import numba
    
    # データフレームの作成
    df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
    
    # Numba エンジンによる高速化
    @numba.jit
    def moving_average(window):
        return window.mean()
    
    rolling = df['data'].rolling(window=5)
    df['moving_average'] = rolling.apply(moving_average, engine='numba')
    
    print(df)
    

    ご自身の分析ニーズに合わせて、自由に改造してご利用ください。



      pandas.core.window.rolling.Rolling.apply の代替方法

      そこで、以下の代替方法を検討することで、処理時間を短縮することができます。

      ベクトル化された操作

      可能な場合は、pandas.core.window.rolling.Rolling.apply を使用する代わりに、ベクトル化された操作を使用することを検討してください。

      例えば、移動平均を計算する場合、以下のように np.mean を直接使用することができます。

      import pandas as pd
      import numpy as np
      
      # データフレームの作成
      df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
      
      # 過去 5 期間の移動平均を計算
      window = 5
      df['moving_average'] = df['data'].rolling(window=window).mean()
      
      # または
      df['moving_average'] = np.convolve(df['data'], np.ones(window) / window, mode='same')
      

      resample を使用したダウンサンプリング

      データフレームの解像度を下げることで、計算量を減らすことができます。

      例えば、1 分間データの移動平均を計算したい場合、5 分間ごとにサンプリングして計算することで、処理時間を短縮することができます。

      import pandas as pd
      
      # データフレームの作成
      df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}, index=pd.to_datetime(['2023-01-01 00:00:00', '2023-01-01 00:01:00', '2023-01-01 00:02:00', '2023-01-01 00:03:00', '2023-01-01 00:04:00', '2023-01-01 00:05:00']))
      
      # 5 分間ごとにサンプリング
      df = df.resample('5T')
      
      # 過去 5 期間の移動平均を計算
      window = 5
      df['moving_average'] = df['data'].rolling(window=window).mean()
      

      cython または numba による高速化

      pandas.core.window.rolling.Rolling.applyengine='cython' または engine='numba' オプションを指定することで、処理時間を短縮することができます。

      ただし、これらのエンジンは、すべての関数で利用できるわけではありません。

      import pandas as pd
      import numba
      
      # データフレームの作成
      df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
      
      # Numba エンジンによる高速化
      @numba.jit
      def moving_average(window):
          return window.mean()
      
      rolling = df['data'].rolling(window=5)
      df['moving_average'] = rolling.apply(moving_average, engine='numba')
      

      daskvaex などのライブラリは、大規模なデータフレームに対して効率的に処理を行うように設計されています。

      これらのライブラリを使用することで、pandas.core.window.rolling.Rolling.apply を使用するよりも高速に処理を実行できる場合があります。

      注意事項

      代替方法を使用する前に、以下の点に注意してください。

      • 代替方法が、pandas.core.window.rolling.Rolling.apply と同じ結果を返すことを確認してください。
      • 代替方法が、すべての状況で使用できるわけではありません。
      • 代替方法を使用することで、コードが複雑になる場合があります。

      pandas.core.window.rolling.Rolling.apply は、強力な関数ですが、処理時間が長くなる場合があります。

      上記の代替方法を検討することで、処理時間を短縮し、パフォーマンスを向上させることができます。

      • Pandas Window 機能チュートリアル: [無効な URL を