get_dummies関数の基本的な使い方
pandasのget_dummies関数は、カテゴリ変数をダミー/指標変数に変換します。以下に基本的な使い方を示します。
まず、pandasをインポートし、カテゴリ変数を含むデータフレームを作成します。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': ['a', 'b', 'a'],
'B': ['b', 'a', 'c']
})
このデータフレームでは、列Aと列Bがカテゴリ変数です。これらをダミー変数に変換するには、get_dummies関数を使用します。
df_dummies = pd.get_dummies(df, prefix=['col_A', 'col_B'])
prefixパラメータは、ダミー変数の列名のプレフィックスを指定します。この例では、列Aのダミー変数の列名は’col_A_a’, ‘col_A_b’となり、列Bのダミー変数の列名は’col_B_a’, ‘col_B_b’, ‘col_B_c’となります。
結果として得られるデータフレームdf_dummiesは以下のようになります。
print(df_dummies)
col_A_a col_A_b col_B_a col_B_b col_B_c
0 1 0 0 1 0
1 0 1 1 0 0
2 1 0 0 0 1
以上が、pandasのget_dummies関数の基本的な使い方です。この関数を使うことで、カテゴリ変数を含むデータフレームを機械学習アルゴリズムが扱いやすい形式に変換することができます。次の小見出しでは、特定の列データのみを変換する方法について説明します。お楽しみに！
特定の列データのみ変換する方法
pandasのget_dummies関数を使用すると、データフレーム内の特定の列だけをダミー変数に変換することも可能です。以下にその方法を示します。
まず、以下のようなデータフレームを考えます。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': ['a', 'b', 'a'],
'B': ['b', 'a', 'c'],
'C': [1, 2, 3]
})
このデータフレームでは、列Aと列Bがカテゴリ変数で、列Cが数値データです。このうち、列Aだけをダミー変数に変換したいとします。その場合、get_dummies関数の引数に列Aを指定します。
df_dummies = pd.get_dummies(df['A'], prefix='col_A')
結果として得られるデータフレームdf_dummiesは以下のようになります。
print(df_dummies)
col_A_a col_A_b
0 1 0
1 0 1
2 1 0
このように、get_dummies関数を使用すると、データフレーム内の特定の列だけをダミー変数に変換することができます。次の小見出しでは、欠損値をダミー変数として認識する方法について説明します。お楽しみに！
欠損値をダミー変数として認識する方法
pandasのget_dummies関数は、デフォルトでは欠損値を無視します。しかし、dummy_na=Trueパラメータを設定することで、欠損値を別のダミー変数として認識することができます。以下にその方法を示します。
まず、以下のようなデータフレームを考えます。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': ['a', 'b', None],
'B': ['b', None, 'c'],
'C': [1, 2, 3]
})
このデータフレームでは、列Aと列Bがカテゴリ変数で、列Cが数値データです。列Aと列Bには欠損値が含まれています。これらの欠損値をダミー変数として扱いたい場合、get_dummies関数にdummy_na=Trueパラメータを指定します。
df_dummies = pd.get_dummies(df, prefix=['col_A', 'col_B'], dummy_na=True)
結果として得られるデータフレームdf_dummiesは以下のようになります。
print(df_dummies)
C col_A_a col_A_b col_A_nan col_B_b col_B_c col_B_nan
0 1 1 0 0 1 0 0
1 2 0 1 0 0 0 1
2 3 0 0 1 0 1 0
このように、get_dummies関数を使用すると、欠損値を含むカテゴリ変数をダミー変数に変換することができます。次の小見出しでは、多重共線性を防ぐ方法について説明します。お楽しみに！
多重共線性を防ぐ方法
pandasのget_dummies関数を使用するとき、ダミー変数による多重共線性の問題が発生する可能性があります。多重共線性とは、予測変数間に高度な相関が存在することで、これが回帰分析などの結果を歪める可能性があります。
get_dummies関数では、drop_first=Trueパラメータを設定することで、最初のダミー変数を削除し、多重共線性を防ぐことができます。以下にその方法を示します。
まず、以下のようなデータフレームを考えます。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': ['a', 'b', 'a'],
'B': ['b', 'a', 'c']
})
このデータフレームでは、列Aと列Bがカテゴリ変数です。これらをダミー変数に変換するには、get_dummies関数を使用します。そして、drop_first=Trueパラメータを設定します。
df_dummies = pd.get_dummies(df, prefix=['col_A', 'col_B'], drop_first=True)
結果として得られるデータフレームdf_dummiesは以下のようになります。
print(df_dummies)
col_A_b col_B_b col_B_c
0 0 1 0
1 1 0 0
2 0 0 1
このように、get_dummies関数を使用すると、ダミー変数による多重共線性を防ぐことができます。以上が、pandasのget_dummies関数の詳細と活用法についての説明です。この情報が役立つことを願っています！