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、カテゴリデータ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']
})
print(df)
上記のコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
A B
0 a b
1 b a
2 a c
次に、get_dummies関数を使用して、これらのカテゴリ変数をダミー変数に変換します。
df_dummies = pd.get_dummies(df, prefix=['col_A', 'col_B'])
print(df_dummies)
上記のコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
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
このように、get_dummies関数を使用すると、カテゴリ変数を簡単にダミー変数に変換できます。これは、機械学習モデルでの使用など、データ分析において非常に便利な機能です。ただし、ダミー変数を作成する際には、多重共線性の問題を避けるために注意が必要です。これについては、後述の「多重共線性を防ぐ方法」で詳しく説明します。
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、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、カテゴリデータ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'],
'C': [1, 2, 3]
})
print(df)
上記のコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
A B C
0 a b 1
1 b a 2
2 a c 3
次に、get_dummies関数を使用して、列’A’のみをダミー変数に変換します。
df_dummies = pd.get_dummies(df, columns=['A'], prefix='col_A')
print(df_dummies)
上記のコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
B C col_A_a col_A_b
0 b 1 1 0
1 a 2 0 1
2 c 3 1 0
このように、get_dummies関数のcolumnsパラメータにダミー変数に変換したい列の名前をリストとして渡すことで、特定の列だけをダミー変数に変換することができます。これは、全てのカテゴリ変数をダミー変数に変換する必要がない場合や、特定の列の影響を詳しく調べたい場合などに便利です。
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、欠損値を含むデータフレームを作成します。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'A': ['a', 'b', np.nan],
'B': ['b', np.nan, 'c']
})
print(df)
上記のコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
A B
0 a b
1 b NaN
2 NaN c
次に、get_dummies関数を使用して、欠損値を含む列をダミー変数に変換します。
df_dummies = pd.get_dummies(df, dummy_na=True, prefix=['col_A', 'col_B'])
print(df_dummies)
上記のコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
col_A_a col_A_b col_A_nan col_B_b col_B_c col_B_nan
0 1 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0 0 1
2 0 0 1 0 1 0
このように、get_dummies関数のdummy_na=Trueパラメータを使用すると、欠損値を別のダミー変数として扱うことができます。これは、欠損値がランダムに発生するだけでなく、何らかのパターンや意味を持つ場合に特に有用です。
多重共線性を防ぐ方法
ダミー変数を作成する際には、多重共線性（Multicollinearity）という問題を避ける必要があります。多重共線性とは、予測変数間で高度な相関が存在する状態を指します。これは、機械学習モデルのパフォーマンスを低下させ、不安定な結果をもたらす可能性があります。
Pandasのget_dummies関数を使用すると、ダミー変数を作成する際に多重共線性を防ぐことができます。その方法は、drop_first=Trueパラメータを設定することです。以下にその方法を示します。
まず、カテゴリデータ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']
})
print(df)
上記のコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
A B
0 a b
1 b a
2 a c
次に、get_dummies関数を使用して、ダミー変数を作成します。この際、drop_first=Trueパラメータを設定します。
df_dummies = pd.get_dummies(df, drop_first=True, prefix=['col_A', 'col_B'])
print(df_dummies)
上記のコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
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関数のdrop_first=Trueパラメータを使用すると、各カテゴリ変数の最初のカテゴリを削除し、多重共線性を防ぐことができます。これは、機械学習モデルのパフォーマンスを向上させ、より安定した結果を得るために重要な手法です。
get_dummies関数を用いたデータフレームの操作
Pandasのget_dummies関数を使用すると、データフレームの操作が容易になります。以下にその方法を示します。
まず、カテゴリデータ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'],
'C': [1, 2, 3]
})
print(df)
上記のコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
A B C
0 a b 1
1 b a 2
2 a c 3
次に、get_dummies関数を使用して、ダミー変数を作成します。
df_dummies = pd.get_dummies(df, prefix=['col_A', 'col_B'])
print(df_dummies)
上記のコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
C col_A_a col_A_b col_B_b col_B_c
0 1 1 0 1 0
1 2 0 1 0 1
2 3 1 0 0 1
このように、get_dummies関数を使用すると、データフレームのカテゴリ変数をダミー変数に変換し、データフレームの操作が容易になります。これは、機械学習モデルの訓練データを準備する際などに非常に便利です。