Pandasで複数の列を再サンプリングする方法

Pandasとは

Pandasは、Pythonプログラミング言語用のオープンソースのデータ分析ライブラリです。Pandasは、データの前処理や探索的分析を行うための高性能なデータ構造とデータ操作ツールを提供します。

主な特徴は以下の通りです：

• DataFrameオブジェクト：これは、異なる型の列を持つ2次元のラベル付きデータ構造です。これは、スプレッドシートやSQLテーブル、またはSeriesオブジェクトの辞書と考えることができます。

• Seriesオブジェクト：これは、1次元のラベル付き配列で、任意のデータ型を保持できます。

• データの読み書き：多くの形式のデータを効率的に読み書きするためのツール（CSV、Excel、SQLデータベース、HDF5形式など）。

• データのクリーニングと前処理：欠損データの処理、データの変換（例えば、日付と時間の変換）、データのピボットやピボット解除。

• データの集約と変換：group by操作を使ったデータの集約、またはデータの変換。

これらの特性により、PandasはPythonでデータ分析を行う際の重要なツールとなっています。特に、データの前処理や探索的データ分析（EDA）において、Pandasは非常に有用です。PandasはNumPyパッケージに基づいており、NumPyの配列操作や計算機能を活用しながら、より柔軟で直感的なデータ操作を可能にします。また、PandasはMatplotlibやSeabornなどのデータ可視化ライブラリとも連携が可能で、データ分析のワークフロー全体をサポートします。

再サンプリングの基本

再サンプリングは、時間や空間などの異なる頻度で観測されたデータを一定の間隔で観測されたデータに変換するプロセスです。Pandasでは、resample関数を使用してデータを再サンプリングすることができます。

再サンプリングは主に2つのタイプがあります：

• ダウンサンプリング：これは、高頻度のデータを低頻度のデータに変換するプロセスです。例えば、毎日のデータを毎月のデータに変換する場合などです。ダウンサンプリングでは、一般的に集約操作（平均、合計など）が必要となります。

• アップサンプリング：これは、低頻度のデータを高頻度のデータに変換するプロセスです。例えば、毎月のデータを毎日のデータに変換する場合などです。アップサンプリングでは、一般的に補間操作が必要となります。

Pandasのresample関数は、以下のように使用します：

df.resample('D').mean()

ここで、'D'は再サンプリングの頻度（この場合は1日）を指定します。mean関数は、各グループの平均値を計算します。他の集約関数（sum、min、maxなど）も使用できます。

再サンプリングは、時系列データ分析において非常に重要なステップであり、Pandasはこのプロセスを簡単かつ効率的に行うための強力なツールを提供しています。次のセクションでは、複数の列に対する再サンプリングについて詳しく説明します。

複数の列に対する再サンプリング

Pandasのresample関数は、複数の列に対しても使用することができます。これは、異なる列に対して異なる集約操作を適用したい場合や、同じ列に対して複数の集約操作を適用したい場合に特に便利です。

複数の列に対する再サンプリングは、agg関数を使用して行います。agg関数は、列名と集約操作をマッピングする辞書を引数として受け取ります。以下に例を示します：

df.resample('D').agg({'column1': 'mean', 'column2': 'sum'})

このコードは、column1に対しては平均値を計算し、column2に対しては合計値を計算します。

また、同じ列に対して複数の集約操作を適用することも可能です。その場合は、集約操作をリストとして指定します：

df.resample('D').agg({'column1': ['mean', 'min', 'max']})

このコードは、column1に対して平均値、最小値、最大値をそれぞれ計算します。

これらの機能により、Pandasの再サンプリングは非常に柔軟で強力なツールとなります。次のセクションでは、カスタム集約関数の使用について詳しく説明します。

カスタム集約関数の使用

Pandasのagg関数は、カスタム集約関数を使用することも可能です。これは、組み込みの集約関数だけでなく、ユーザー定義の関数を適用することができるという意味です。

以下に、カスタム集約関数を使用した再サンプリングの例を示します：

def range(x):
    return x.max() - x.min()

df.resample('D').agg({'column1': range})

このコードは、column1の最大値と最小値の差（範囲）を計算します。rangeはPythonの組み込み関数ではなく、この例で定義したカスタム関数です。

また、複数の列に対して複数のカスタム集約関数を適用することも可能です：

df.resample('D').agg({'column1': ['mean', range], 'column2': ['sum', 'min', 'max']})

このコードは、column1に対して平均値と範囲を計算し、column2に対して合計値、最小値、最大値をそれぞれ計算します。

カスタム集約関数を使用することで、Pandasの再サンプリングはさらに強力で柔軟なツールとなります。次のセクションでは、これらの概念を実用的な例で具体化します。

実用的な例とその解説

以下に、Pandasを使用した再サンプリングの実用的な例を示します。この例では、時間ごとの温度と湿度のデータを日ごとに再サンプリングします。

まず、以下のようなデータフレームを考えてみましょう：

import pandas as pd
import numpy as np

# 日付範囲を生成
date_range = pd.date_range(start='1/1/2022', end='1/31/2022', freq='H')

# データフレームを生成
df = pd.DataFrame({
    'date': date_range,
    'temperature': np.random.randint(0, 50, size=len(date_range)),
    'humidity': np.random.randint(20, 60, size=len(date_range))
})

# 日付をインデックスに設定
df = df.set_index('date')

print(df.head())

このデータフレームは、1時間ごとの温度と湿度のデータを含んでいます。これを日ごとに再サンプリングして、日ごとの最高温度、最低温度、平均湿度を計算します：

resampled_df = df.resample('D').agg({
    'temperature': ['max', 'min'],
    'humidity': 'mean'
})

print(resampled_df.head())

このコードは、temperature列に対して最大値と最小値を計算し、humidity列に対して平均値を計算します。結果は、日ごとの最高温度、最低温度、平均湿度を含む新しいデータフレームです。

このように、Pandasの再サンプリング機能は、時系列データの集約や分析に非常に便利です。特に、大量のデータを扱う場合や、異なる時間スケールでの分析が必要な場合に有用です。また、resampleとagg関数を組み合わせることで、複数の列に対して複数の集約操作を柔軟に適用することが可能です。これにより、データ分析の幅が大きく広がります。次のセクションでは、これらの概念をさらに深く掘り下げます。それでは、次のセクションでお会いしましょう！