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Pandasのunstack: データ整形の初心者ガイド

Pandasのunstack: データ整形の初心者ガイド

MoeNagy Dev

pandasのunstackを理解する

pandasのunstackの説明

pandasのunstackとは何か?

unstack()は、Pandasの関数で、長形式のデータフレームを広形式に変換します。マルチレベルの列インデックスを「unstack」し、新しいデータフレームを作成します。その際、インデックスレベルが列になります。

pivotやmeltとの違いは?

unstack()関数はpivot()関数に似ていますが、目的が異なります。pivot()は長形式のデータを広形式に変換しますが、unstack()は広形式のデータを長形式に変換します。

一方、melt()関数は、広形式のデータを長形式に変換するもので、unstack()とは逆の操作をします。

いつunstackを使うべきか?

マルチレベルの列インデックスを持つデータフレームを広形式に変換したい場合に、unstack()を使うべきです。

データの準備

必要なライブラリのインポート

import pandas as pd
import numpy as np

サンプルデータフレームの作成

# サンプルデータフレームの作成
data = {
    ('Store A', 'Sales'): [100, 120, 80, 90, 110],
    ('Store A', 'Profit'): [20, 25, 15, 18, 22],
    ('Store B', 'Sales'): [150, 180, 120, 160, 200],
    ('Store B', 'Profit'): [30, 35, 25, 32, 40]
}
 
df = pd.DataFrame(data)

データフレームの構造を確認する

print(df)
           (Store A, Sales)  (Store A, Profit)  (Store B, Sales)  (Store B, Profit)
0  .
```以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードの部分は翻訳していません。

100                 20               150                 30
1                      120                 25               180                 35
2                       80                 15               120                 25
3                       90                 18               160                 32
4                      110                 22               200                 40

ご覧のように、このデータフレームには、ストアと指標(売上高または利益)を表す2つのレベルのカラムインデックスがあります。

pandasのunstack()の基本

単一レベルのインデックスのunstack

単一レベルのインデックスをunstackするには、引数なしでunstack()関数を使用できます:

df_unstacked = df.unstack()
print(df_unstacked)
                 Sales        Profit
                 Store A Store B Store A Store B
0                    100     150       20       30
1                    120     180       25       35
2                     80     120       15       25
3                     90     160       18       32
4                    110     200       22       40

結果のデータフレームでは、ストア名がカラムインデックスになり、元のカラム名(Sales and Profit)がロウインデックスになります。

複数レベルのインデックスのunstack

データフレームに複数レベルのカラムインデックスがある場合は、unstackするレベルを指定できます:

df_unstacked = df.unstack(level=0)
print(df_unstacked)
                  (Sales, Store A)  (Sales, Store B)  (Profit, Store A)  (Profit, Store B)
0                             100               150                 20                 30
1                             120               180                 25                 35
2                              80               120                 15                 25
3                              90               160                 18                 32
4                             110            .
```以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードの部分は翻訳していません。

200 22 40


この場合、店舗名がカラムのインデックスになり、元のカラム名(Sales and Profit)がマルチレベルのカラムインデックスの一部になっています。

#### 生成されたDataFrameの構造を理解する

アンスタックされたDataFrameには、マルチレベルのカラムインデックスがあります。最初のレベルは元のカラム名を表し、2番目のレベルはカラムインデックスに以前存在していた値を表しています。

この構造は、データ分析やビジュアライゼーションの特定の用途に役立つことがあります。異なる方法でデータにアクセスし、操作することができるためです。

### pandasのunstack()における欠損値の処理

#### NaN値への対処

元のDataFrameに欠損値がある場合、`unstack()`関数は生成されたDataFrameにNaN値を導入します。

```python
# サンプルDataFrameに欠損値を追加する
data = {
    ('Store A', 'Sales'): [100, 120, 80, np.nan, 110],
    ('Store A', 'Profit'): [20, 25, 15, 18, 22],
    ('Store B', 'Sales'): [150, 180, 120, 160, 200],
    ('Store B', 'Profit'): [30, 35, 25, 32, np.nan]
}

df = pd.DataFrame(data)
df_unstacked = df.unstack()
print(df_unstacked)
                 Sales        Profit
                 Store A Store B Store A Store B
0                    100     150       20     30.0
1                    120     180       25     35.0
2                     80     120       15     25.0
3                    NaN     160       18     32.0
4                    110     200       22      NaN

元のDataFrameの欠損値が、アンスタックされたDataFrameにも引き継がれていることがわかります。

欠損値の埋め込み

欠損値を処理するには、fillna()メソッドを使って特定の値で置き換えることができます。

df_unstacked = df.unstack().fillna(0)
print(df_unstacked)
                 Sales        Profit
                 Store A Store B Store A Store B
0                    100     150       20     0.0
1                    120     180       25     35.0
2                     80     120       15     25.0
3                      0     160       18     32.0
4                    110     200       22     0.0
```以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語překladu版です。コードの部分は翻訳していません。コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。

30
1                    120     180       25       35
2                     80     120       15       25
3                      0     160       18       32
4                    110     200       22        0

この例では、欠損値を0で埋めています。

埋め込み値の指定

列の平均値や中央値などの別の値で埋めることもできます:

# 列の平均値で欠損値を埋める
df_unstacked = df.unstack().fillna(df.mean())
print(df_unstacked)
                 Sales        Profit
                 Store A Store B Store A Store B
0                    100     150       20     32.5
1                    120     180       25     32.5
2                     80     120       15     32.5
3                    95.0     160       18     32.5
4                    110     200       22     22.0

この例では、それぞれの列の平均値で欠損値を埋めています。

pandasのunstackを使った高度な技術

指定したレベルでのunstack

列インデックスの特定のレベルでunstackすることもできます:

# 列インデックスの2番目のレベルでunstack
df_unstacked = df.unstack(level=1)
print(df_unstacked)
                   Sales   Profit
Store A  0            100       20
         1            120       25
         2             80       15
         3            NaN       18
         4            110       22
Store B  0            150       30
         1            180       35
         2            120       25
         3            160       32
         4            200       NaN

この場合、ストア名がrow indexになり、元の列名(Sales and Profit)が列インデックスになります。

unstackと他のpandas操作の組み合わせ

unstack()関数をreset_index()rename()などの他のpandas操作と組み合わせることができます:

# unstackしてreset_index()する
```以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語překlad です。コードの部分は翻訳していません。コメントのみ翻訳しています。
 
the index
df_unstacked = df.unstack().reset_index()
print(df_unstacked)
  level_0 level_1   0         1
0  Store A  Sales  100       20
1  Store A  Sales  120       25
2  Store A  Sales   80       15
3  Store A  Sales  NaN       18
4  Store A  Sales  110       22
5  Store B  Sales  150       30
6  Store B  Sales  180       35
7  Store B  Sales  120       25
8  Store B  Sales  160       32
9  Store B  Sales  200       NaN

このサンプルでは、DataFrameをunstackし、インデックスをリセットしています。これにより、unstackされた値が単一の列に格納された新しいDataFrameが作成されます。

インデックスのリセット後のunstacking

インデックスをunstackした後にリセットしたい場合は、reset_index()メソッドを使用できます:

# Unstack and reset the index
# Unstackしてインデックスをリセットする
df_unstacked = df.unstack().reset_index()
print(df_unstacked)
  level_0 level_1   0         1
0  Store A  Sales  100       20
1  Store A  Sales  120       25
2  Store A  Sales   80       15
3  Store A  Sales  NaN       18
4  Store A  Sales  110       22
5  Store B  Sales  150       30
6  Store B  Sales  180       35
7  Store B  Sales  120       25
8  Store B  Sales  160       32
9  Store B  Sales  200       NaN

これにより、unstackされた値が単一の列に格納された新しいDataFrameが作成され、元のインデックスレベルがDataFrameの列になります。

Unstackされたデータの可視化

ヒートマップの作成

unstackされたデータを可視化する1つの方法は、seabornライブラリを使ってヒートマップを作成することです:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
 
# Unstack the DataFrame
# DataFrameをunstackする
df_unstacked = df.unstack()
 
# Create a heatmap
# ヒートマップを作成する
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(df_unstacked, annot=True, cmap="YlOrRd")
plt.title("Sales and Profit by Store")
plt.show()

これにより、各店舗の売上と利益データを可視化したヒートマップが作成されます。

ピボットテーブルの生成

pivot_table()関数を使って、unstackされたデータからピボットテーブルを作成することもできます:

# Create a pivot table
# ピボットテーブルを作成する
pivot_tabl.以下は、日本語への翻訳です。コードの部分は翻訳していません。
 
e = df.pivot_table(index=['Store'], columns=['Metric'], values=['Value'])
print(pivot_table)
 

Value Metric Profit Sales Store A 20 100 25 120 15 80 18 NaN 22 110 Store B 30 150 35 180 25 120 32 160 NaN 200


このピボットテーブルでは、行インデックスがストア名、列インデックスがメトリック名、セルの値がそれぞれの値となっています。

#### 非スタック化されたデータのプロット

非スタック化されたデータを直接プロットすることもできます。例えば、バープロットやラインプロットを作成することができます:

```python
# 非スタック化されたデータをプロット
df_unstacked.plot(kind="bar", figsize=(10, 6))
plt.title("ストア別の売上と利益")
plt.xlabel("ストア")
plt.ylabel("値")
plt.show()

これにより、各ストアの売上と利益の値を示すバープロットが作成されます。

pandasの非スタック化の実用的な用途

売上データの分析

非スタック化は、特に列インデックスが複数レベルある場合の売上データの分析に役立ちます。非スタック化されたデータを使ってピボットテーブルやヒートマップなどの視覚化を行い、ストア、製品、時期別の売上トレンドや業績を理解することができます。

時系列データの再構築

unstack()は、時間と他の次元(例えば、場所、製品)を持つ複数レベルのインデックスを持つ時系列データを再構築する際にも役立ちます。データを非スタック化することで、特定の分析や視覚化に適した幅広い形式のデータフレームを作成できます。

アンケートデータの処理

アンケートデータのように、参加者ごとに異なる質問への回答がある場合、unstack()を使ってデータを長形式から広形式に変換することで、質問間の関係性を分析しやすくなります。

トラブルシューティングとベストプラクティス

一般的な問題と エラーメッセージ

unstack()の一般的な問題の1つは、NaNの値を導入してしまうことです。以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードの部分は翻訳せず、コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。

関数

関数は特定のタスクを実行する再利用可能なコードブロックです。入力パラメータを受け取り、処理を行い、値を返すことができます。関数を使うことで、コードの可読性と保守性が向上します。

以下は、円の面積を計算する簡単な関数の例です:

def calculate_circle_area(radius):
    """
    円の面積を計算します。
 
    Args:
        radius (float): 円の半径。
 
    Returns:
        float: 円の面積。
    """
    pi = 3.14159
    area = pi * (radius ** 2)
    return area
 
# 使用例
circle_radius = 5.0
circle_area = calculate_circle_area(circle_radius)
print(f"半径が {circle_radius} の円の面積は {circle_area:.2f} 平方単位です。")

この例では、calculate_circle_area関数がradiusパラメータを受け取り、pi * (radius ** 2)の式を使って面積を計算し、結果を返します。関数にはドキュメンテーションストリングが含まれており、関数の目的、入力パラメータ、返り値について説明しています。

モジュールとパッケージ

Pythonのモジュール設計により、再利用可能なコンポーネントであるモジュールにコードを整理できます。モジュールは変数、関数、クラスの定義を含むPythonファイルです。モジュールをインポートすることで、そのコードを使用できます。

以下は、カスタムモジュールの作成と使用の例です:

# my_module.py
def greet(name):
    print(f"こんにちは、{name}さん!")
 
# main.py
import my_module
 
my_module.greet("Alice")

この例では、my_module.pyというモジュールを作成し、greet関数を定義しています。main.pyファイルではmy_moduleをインポートし、greet関数を呼び出しています。

パッケージは関連するモジュールの集まりです。パッケージを使うことで、コードを整理し、Pythonコードの配布を容易にできます。以下は、シンプルなパッケージ構造の例です:

my_package/
    __init__.py
    module1.py
```Here is the Japanese translation of the provided markdown file, with the code comments translated but the code itself left unchanged:

    module2.py
    subpackage/
        __init__.py
        module3.py

このサンプルでは、my_packageはモジュール(module1.pymodule2.py)とサブパッケージ(subpackage)を含むパッケージです。パッケージとサブパッケージの__init__.pyファイルは、パッケージの構造と動作を定義するために使用されます。

オブジェクト指向プログラミング(OOP)

オブジェクト指向プログラミング(OOP)は、データ(属性)と関数(メソッド)の両方を含むオブジェクトを作成することに焦点を当てたプログラミングパラダイムです。OOPは、クラス、継承、ポリモーフィズムなどの概念を提供し、より組織化された再利用可能なコードの作成に役立ちます。

以下は、Pythonの簡単なクラスの例です:

class Dog:
    # コンストラクタ
    def __init__(self, name, breed):
        self.name = name
        self.breed = breed
 
    # メソッド
    def bark(self):
        print("Woof!")
 
# 使用例
my_dog = Dog("Buddy", "Labrador")
print(my_dog.name)  # 出力: Buddy
print(my_dog.breed)  # 出力: Labrador
my_dog.bark()  # 出力: Woof!

この例では、Dogクラスを定義し、__init__メソッドでnamebreedの属性を初期化しています。クラスにはbarkメソッドもあり、"Woof!"を出力します。次に、Dogクラスのインスタンスを作成し、その属性とメソッドにアクセスしています。

OOPはまた、親クラスから子クラスが属性とメソッドを継承する継承の概念も提供します。以下は例です:

class GuideDog(Dog):
    # コンストラクタ
    def __init__(self, name, breed, can_guide):
        super().__init__(name, breed)
        self.can_guide = can_guide
 
    # メソッド
    def guide(self):
        print("I can guide my owner.")
 
# 使用例
my_guide_dog = GuideDog("Buddy", "Labrador", True)
print(my_guide_dog.name)  # 出力: Buddy
print(my_guide_dog.breed)  # 出力: Labrador
print(my_guide_dog.can_guide)  # 出力: True
my_guide_dog.bark()  # 出力: Woof!
my_guide_dog.guide()  # 出力: I can guide my owner.

この例では、GuideDogクラスがDogクラスを継承しています。ここは日本語の翻訳です。コードの部分は翻訳していません。

例外とエラー処理

例外は、プログラムの通常の実行フローを中断する、プログラム実行中に発生するイベントです。Pythonには、これらの例外を予期し、処理するための組み込みのメカニズムがあります。

ここに、ZeroDivisionError例外を処理する例を示します:

def divide(a, b):
    try:
        result = a / b
        return result
    except ZeroDivisionError:
        print("エラー: ゼロによる除算です。")
        return None
 
# 使用例
print(divide(10, 2))  # 出力: 5.0
print(divide(10, 0))  # 出力: エラー: ゼロによる除算です。

この例では、divide関数はtryブロックでabで除算しようとします。ZeroDivisionErrorが発生した場合、exceptブロックのコードが実行され、メッセージが表示されます。関数は除算が成功しなかったことを示すためにNoneを返します。

また、finallyブロックを使って、例外が発生したかどうかに関わらず、必ず実行したいコードを書くこともできます。これは、ファイルやデータベース接続の後始末をする際に便利です。

try:
    file = open("file.txt", "r")
    content = file.read()
    print(content)
except FileNotFoundError:
    print("エラー: ファイルが見つかりません。")
finally:
    file.close()

この例では、finallyブロックでファイルを確実に閉じるようにしています。これにより、tryブロックで例外が発生した場合でも、ファイルが適切に閉じられます。

まとめ

このPythonチュートリアルでは、関数、モジュールとパッケージ、オブジェクト指向プログラミング、例外処理など、幅広いトピックを扱いました。これらの概念は、効果的で保守性の高いPythonコードを書くために不可欠です。

これらの技術を理解し、適用することで、より優れたPythonプログラミングスキルを身につけることができます。こんにちは。Python プログラミングの達人になるための道のりを歩み始めましょう。定期的に練習し、さまざまなコード例を試し、Python ライブラリやフレームワークの豊富なエコシステムを探索して、知識とスキルを広げていくことを忘れないでください。

幸せなコーディングを!

MoeNagy Dev.