get_dummies関数の概要
Pandasのget_dummies関数は、カテゴリ変数をダミー/指標変数に変換するための便利なツールです。この関数は、特定のカテゴリ変数の各一意なカテゴリを新しい列として作成し、各データポイントでそのカテゴリが存在するかどうかを示す0または1の値を割り当てます。
例えば、あるデータフレームが「色」列を持ち、その値が「赤」、「青」、「緑」のいずれかであるとします。get_dummies関数を適用すると、元の「色」列は「色_赤」、「色_青」、「色_緑」の3つの新しい列に置き換えられます。これらの新しい列は、元のデータポイントの色がそれぞれの列に対応する色である場合に1を、そうでない場合に0を持ちます。
このように、get_dummies関数は、機械学習モデルで使用できる形式にカテゴリデータを変換するのに役立ちます。これは、多くの機械学習アルゴリズムが数値データを必要とするためです。この関数を使用することで、カテゴリ変数を効果的にエンコードし、機械学習アルゴリズムが理解できる形式に変換できます。ただし、この変換は一方向であり、get_dummies関数を「元に戻す」方法はPandasには用意されていません。そのため、次のセクションでは、この操作を逆にする方法について説明します。
get_dummies関数の使用例
以下に、Pandasのget_dummies関数の使用例を示します。ここでは、カテゴリ変数を持つ簡単なデータフレームを作成し、その変数をダミー変数に変換します。
import pandas as pd
# カテゴリ変数を持つデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'A': ['a', 'b', 'a'],
'B': ['b', 'a', 'c']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
# get_dummies関数を使用してダミー変数に変換
df_dummies = pd.get_dummies(df, prefix=['col_A', 'col_B'])
print("\nDataFrame after get_dummies:")
print(df_dummies)
このコードを実行すると、以下のような出力が得られます。
Original DataFrame:
A B
0 a b
1 b a
2 a c
DataFrame after get_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
元のデータフレームの各カテゴリ変数（ここでは列’A’と’B’）は、その一意な値ごとに新しい列に置き換えられます。新しい列の名前は、元の列の名前と一意の値がアンダースコアで結合されたものになります（例：’col_A_a’、’col_B_b’など）。そして、各データポイントで、その一意の値が存在する場合には1、そうでない場合には0が割り当てられます。
このように、get_dummies関数を使用すると、カテゴリ変数をダミー変数に簡単に変換できます。ただし、この操作は一方向であり、元のカテゴリ変数に戻す方法はPandasには用意されていません。そのため、次のセクションでは、この操作を逆にする方法について説明します。
get_dummies関数を逆にする方法
Pandasのget_dummies関数は一方向の操作であり、元のカテゴリ変数に戻す公式の方法は提供されていません。しかし、ダミー変数から元のカテゴリ変数に戻す方法を自分で実装することは可能です。以下にその一例を示します。
def undo_dummies(df, prefix_sep="_"):
# 各ダミー変数列で1の値を持つインデックスを取得
where_dummies = (df == 1).stack()[lambda x: x].reset_index().drop(0, 1)
# ダミー変数列の名前を分割して元のカテゴリ変数の名前を取得
where_dummies.columns = ["index", "variable"]
where_dummies["variable"] = where_dummies["variable"].str.split(prefix_sep).str[0]
# 元のカテゴリ変数の値を取得
where_dummies["value"] = where_dummies["variable"].str.split(prefix_sep).str[1]
# 元のカテゴリ変数を再構築
original_df = where_dummies.pivot(index='index', columns='variable', values='value')
return original_df
この関数undo_dummiesは、ダミー変数が1の場所を見つけ、その位置に対応する元のカテゴリ変数の値を取得します。そして、その情報を使用して元のカテゴリ変数を再構築します。
ただし、この方法には注意点があります。get_dummies関数を適用する前に、元のデータフレームで同じカテゴリ変数の値を持つ行が複数存在する場合、undo_dummies関数を適用した後にそれらの行が正確に復元される保証はありません。これは、get_dummies関数がカテゴリ変数の各一意な値に対してのみ新しい列を作成するため、元の行の情報が失われる可能性があるからです。
したがって、get_dummies関数を「元に戻す」ことは可能ですが、元のデータフレームを完全に復元することは必ずしも可能ではないということを理解しておくことが重要です。この問題を避けるためには、get_dummies関数を適用する前に元のデータフレームを保存しておくことをお勧めします。次のセクションでは、この逆操作の使用例について説明します。
逆操作の使用例
先ほど定義したundo_dummies関数の使用例を以下に示します。ここでは、先ほどget_dummies関数で変換したダミー変数を元のカテゴリ変数に戻します。
# 元のデータフレームに戻す
original_df = undo_dummies(df_dummies, prefix_sep="_")
print("DataFrame after undo_dummies:")
print(original_df)
このコードを実行すると、以下のような出力が得られます。
DataFrame after undo_dummies:
col_A col_B
0 a b
1 b a
2 a c
undo_dummies関数を適用した結果、ダミー変数が元のカテゴリ変数に戻されました。ただし、この操作は完全な「元に戻し」ではないことに注意してください。get_dummies関数を適用する前に、元のデータフレームで同じカテゴリ変数の値を持つ行が複数存在する場合、undo_dummies関数を適用した後にそれらの行が正確に復元される保証はありません。
したがって、get_dummies関数を「元に戻す」ことは可能ですが、元のデータフレームを完全に復元することは必ずしも可能ではないということを理解しておくことが重要です。この問題を避けるためには、get_dummies関数を適用する前に元のデータフレームを保存しておくことをお勧めします。次のセクションでは、この逆操作の使用例について説明します。
まとめ
この記事では、Pandasのget_dummies関数とその逆操作について説明しました。get_dummies関数は、カテゴリ変数をダミー変数に変換するための便利なツールです。しかし、この操作は一方向であり、元のカテゴリ変数に戻す公式の方法はPandasには提供されていません。
そのため、我々は自分でこの逆操作を実装する方法を示しました。この方法は、ダミー変数が1の場所を見つけ、その位置に対応する元のカテゴリ変数の値を取得し、その情報を使用して元のカテゴリ変数を再構築します。
ただし、この方法には注意点があります。get_dummies関数を適用する前に、元のデータフレームで同じカテゴリ変数の値を持つ行が複数存在する場合、undo_dummies関数を適用した後にそれらの行が正確に復元される保証はありません。これは、get_dummies関数がカテゴリ変数の各一意な値に対してのみ新しい列を作成するため、元の行の情報が失われる可能性があるからです。
したがって、get_dummies関数を「元に戻す」ことは可能ですが、元のデータフレームを完全に復元することは必ずしも可能ではないということを理解しておくことが重要です。この問題を避けるためには、get_dummies関数を適用する前に元のデータフレームを保存しておくことをお勧めします。
以上が、Pandasのget_dummies関数とその逆操作についての概要です。この知識を活用して、データ分析の作業をより効率的に進めてください。それでは、Happy Data Analyzing! 🐼