Pandasのmelt関数を用いたデータフレームの再構成

melt関数の基本的な使い方

Pandasのmelt関数は、データフレームを再構成するための強力なツールです。この関数は、一部の列を識別変数として保持し、残りの列を単一の変数に「溶解」します。

以下に、基本的な使い方を示します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
    'C': ['small', 'large', 'large', 'small', 'small', 'large'],
    'D': [1, 2, 2, 3, 3, 4],
    'E': [2, 4, 5, 5, 6, 6]
})

# melt関数の適用
melted = df.melt(id_vars=['A', 'B'], value_vars=['D', 'E'])

このコードでは、AとBの列を識別変数として保持し、DとEの列を単一の変数に溶解しています。結果として得られるデータフレームmeltedは、元のデータフレームdfの列DとEが縦に並べられ、それぞれの値とともに元の識別変数が保持されます。

このように、melt関数はデータフレームの形状を変更し、データ分析に適した形にするための重要なツールです。

複数列の同時溶解について

Pandasのmelt関数は、複数の列を同時に溶解することも可能です。これは、データフレーム内の複数の列が同じ種類の情報を持っていて、それらを一つの列にまとめたい場合などに便利です。

以下に、複数列の同時溶解の例を示します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
    'C': ['small', 'large', 'large', 'small', 'small', 'large'],
    'D': [1, 2, 2, 3, 3, 4],
    'E': [2, 4, 5, 5, 6, 6]
})

# melt関数の適用
melted = df.melt(id_vars=['A', 'B'], value_vars=['D', 'E'])

このコードでは、AとBの列を識別変数として保持し、DとEの列を単一の変数に溶解しています。結果として得られるデータフレームmeltedは、元のデータフレームdfの列DとEが縦に並べられ、それぞれの値とともに元の識別変数が保持されます。

このように、melt関数はデータフレームの形状を変更し、データ分析に適した形にするための重要なツールです。複数列の同時溶解は、データの再構成において非常に便利な機能です。

melt関数の応用例

Pandasのmelt関数は、データの再構成において非常に強力で、多くの応用例があります。以下に、その一例を示します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
    'C': ['small', 'large', 'large', 'small', 'small', 'large'],
    'D': [1, 2, 2, 3, 3, 4],
    'E': [2, 4, 5, 5, 6, 6]
})

# melt関数の適用
melted = df.melt(id_vars=['A', 'B'], value_vars=['D', 'E'], var_name='Measurement Type', value_name='Value')

このコードでは、melt関数のvar_nameとvalue_nameパラメータを使用して、溶解後の列名をカスタマイズしています。var_nameは溶解した列の名前を指定し、value_nameはその値の列名を指定します。この結果、meltedデータフレームはMeasurement TypeとValueという名前の新しい列を持つことになります。

このように、melt関数はデータの再構成において非常に柔軟で、様々なデータ分析タスクに対応することが可能です。この関数を理解し、適切に使用することで、データ分析の幅が広がります。この関数の更なる詳細や応用例については、公式のPandasドキュメンテーションを参照してください。