Quantile関数の基本的な使い方
PandasのQuantile関数は、データセットの指定したパーセンタイル値を計算するために使用されます。以下に基本的な使い方を示します。
# pandasライブラリをインポート
import pandas as pd
# データセットを作成
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 50パーセンタイル（中央値）を計算
median = data.quantile(0.5)
# 25パーセンタイルと75パーセンタイルを計算
q1 = data.quantile(0.25)
q3 = data.quantile(0.75)
print('Median: ', median)
print('1st Quartile: ', q1)
print('3rd Quartile: ', q3)
このコードは、データセットの中央値（50パーセンタイル）、第1四分位数（25パーセンタイル）、および第3四分位数（75パーセンタイル）を計算します。quantile関数の引数は0から1の範囲で、求めたいパーセンタイルを表します。たとえば、0.5は50パーセンタイル（中央値）、0.25は25パーセンタイル（第1四分位数）、0.75は75パーセンタイル（第3四分位数）を表します。この関数は、データ分析においてデータの分布を理解するために非常に便利です。また、外れ値の検出にも使用されます。これらのパーセンタイルは、データの中央値を中心としたデータの分布を示し、データの散らばり具合を理解するのに役立ちます。また、これらの値は箱ひげ図（box plot）の作成にも使用されます。この図は、データの分布と外れ値を視覚的に理解するのに役立ちます。以上が、PandasのQuantile関数の基本的な使い方です。次のセクションでは、Quantile関数のパラメータについて詳しく説明します。
Quantile関数のパラメータ詳細
PandasのQuantile関数は、以下のような形式で使用します。
Series.quantile(q=0.5, interpolation='linear')
ここで、qとinterpolationはQuantile関数の主要なパラメータです。
-
q: これは0から1までの値で、計算したいパーセンタイルを指定します。デフォルトは0.5で、これは中央値（50パーセンタイル）を意味します。例えば、q=0.25は第1四分位数（25パーセンタイル）、q=0.75は第3四分位数（75パーセンタイル）を計算します。 -
interpolation: これはパーセンタイルがデータセットの実際の観測値の間にある場合に、その値をどのように計算するかを指定します。デフォルトは’linear’で、これは線形補間を意味します。他のオプションには’lower’、’higher’、’nearest’、および’midpoint’があります。
以下に、これらのパラメータを使用した例を示します。
# pandasライブラリをインポート
import pandas as pd
# データセットを作成
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 50パーセンタイル（中央値）を計算（線形補間）
median_linear = data.quantile(0.5, interpolation='linear')
# 50パーセンタイル（中央値）を計算（最も近い値）
median_nearest = data.quantile(0.5, interpolation='nearest')
print('Median (linear interpolation): ', median_linear)
print('Median (nearest value): ', median_nearest)
このコードは、データセットの中央値を計算しますが、一つ目は線形補間を使用し、二つ目は最も近い値を使用します。これらのパラメータを理解することで、Quantile関数をより効果的に使用することができます。次のセクションでは、実際のデータセットでのQuantile関数の使用例について説明します。
実際のデータセットでのQuantile関数の使用例
ここでは、実際のデータセットに対してPandasのQuantile関数を使用する例を示します。この例では、Irisデータセットを使用します。Irisデータセットは、アヤメの3種類（setosa、versicolor、virginica）の各150サンプルからなるデータセットで、各サンプルには4つの特徴（sepal length、sepal width、petal length、petal width）があります。
# pandasライブラリとデータセットをインポート
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
# Irisデータセットをロード
iris = load_iris()
iris_df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
# 各特徴の50パーセンタイル（中央値）を計算
medians = iris_df.quantile(0.5)
# 各特徴の25パーセンタイルと75パーセンタイルを計算
q1 = iris_df.quantile(0.25)
q3 = iris_df.quantile(0.75)
print('Medians: \n', medians)
print('1st Quartiles: \n', q1)
print('3rd Quartiles: \n', q3)
このコードは、Irisデータセットの各特徴に対して中央値（50パーセンタイル）、第1四分位数（25パーセンタイル）、および第3四分位数（75パーセンタイル）を計算します。これらの値は、各特徴の分布を理解するのに役立ちます。また、これらの値は外れ値の検出にも使用されます。以上が、実際のデータセットでのPandasのQuantile関数の使用例です。次のセクションでは、外れ値の確認と除去について説明します。この情報が役立つことを願っています。それでは、次のセクションでお会いしましょう！
外れ値の確認と除去
データ分析を行う際、外れ値は重要な問題となることがあります。外れ値は、他の値から大きく離れた値で、データの分布を歪める可能性があります。PandasのQuantile関数を使用して、データセットから外れ値を検出し、必要に応じて除去する方法を説明します。
まず、外れ値を検出する一般的な方法は、IQR（四分位範囲）を使用する方法です。IQRは、第3四分位数（75パーセンタイル）と第1四分位数（25パーセンタイル）の差を表します。データセットの値が、IQRの1.5倍以上離れている場合、それらの値は外れ値とみなされます。
以下に、Irisデータセットから外れ値を検出し、除去する例を示します。
# pandasライブラリとデータセットをインポート
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
# Irisデータセットをロード
iris = load_iris()
iris_df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
# 各特徴の25パーセンタイルと75パーセンタイルを計算
Q1 = iris_df.quantile(0.25)
Q3 = iris_df.quantile(0.75)
# IQRを計算
IQR = Q3 - Q1
# 外れ値の条件を定義
outlier_condition = (iris_df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (iris_df > (Q3 + 1.5 * IQR))
# 外れ値を除去
iris_df_no_outliers = iris_df[~outlier_condition].dropna()
print('Original DataFrame shape: ', iris_df.shape)
print('DataFrame shape after outlier removal: ', iris_df_no_outliers.shape)
このコードは、各特徴のIQRを計算し、IQRの1.5倍以上離れた値を外れ値として検出します。そして、これらの外れ値をデータセットから除去します。以上が、PandasのQuantile関数を使用した外れ値の確認と除去の方法です。この情報が役立つことを願っています。それでは、次のセクションでお会いしましょう！