【Pandas】DataFrameのgroupbyを活用しよう

（最終更新月：2023年12月）

✔以下のような方に向けて書かれた記事となります

✔当記事を通じてお伝えすること

• pandas groupby の基礎知識
• pandas groupby 使用法とその発展的な技法
• pandas groupby 実践的なサンプル

当記事では、pandas groupby の基本的な理解から、より応用的な操作方法まで、明瞭な事例を通して分かりやすく解説しています。

ぜひ、最後までご覧いただき、pandas groupby への理解を深めてください。

pandasとGroupByの概要

こちらでは、pandasライブラリとGroupBy操作について基本的な知識をお伝えします。

• pandasとは？
• GroupByの基本概念

pandasとは？

pandasは、オープンソースのデータ操作と分析ライブラリです。

pandasは大量のデータを効率的に処理し、清潔で整った形式に変換するのに役立ちます。

pandasはデータフレームという特別なデータ構造を使用し、データ分析の多くのアスペクトをサポートします。

GroupByの基本概念

GroupBy操作は、データをカテゴリ別に分割し、各グループに対して集約や変換をおこなうもの。

SQLのGROUP BY句に似ており、これによりデータセット内のパターンやトレンドを特定できます。

pandasでのDataFrameの作成

こちらでは、pandasのDataFrameについてと、DataFrameの作成方法を説明します。

• DataFrameとは？
• 簡単なDataFrameの作り方

DataFrameとは？

DataFrameは、pandasの2次元ラベル付きデータ構造で、列は異なるデータ型を持てます。

これはExcelスプレッドシートやSQLテーブルのような形式です。

DataFrameは柔軟で、データ操作や分析に非常に便利です。

簡単なDataFrameの作り方

pandasでDataFrameを作成する基本的な方法は、辞書を使用することです。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

これにより、AとBという2つの列を持つDataFrameが作成されます。

pandasでのGroupByの基本操作

こちらでは、pandasでのGroupBy操作の基本手順と特性、および基本的な統計量の算出方法を紹介します。

• グルーピングの基本手順
• GroupByオブジェクトの特性
• 基本的な統計量の算出：平均、最小値、最大値、合計
• 任意の処理を適用して集約：agg()
• 複数の統計量をまとめて算出：describe()

グルーピングの基本手順

pandasでのグルーピングは、データを特定の列に基づいて分割し、それぞれのグループに対して集約、変換、またはフィルタリングをおこなうプロセスです。

基本的な手順はgroupbyメソッドを使用して分割し、その後集約や変換をおこないます。

GroupByオブジェクトの特性

groupbyメソッドを使用すると、GroupByオブジェクトが返されます。

このオブジェクト自体はデータを含みませんが、グルーピング操作に必要な情報を保持しているもの。

具体的な操作（集計など）を適用するまで、データは実際には分割されません。

基本的な統計量の算出：平均、最小値、最大値、合計

GroupByオブジェクトに対して、以下のようなメソッドを使用して基本的な統計量を簡単に計算できます。

• mean()
• min()
• max()
• sum()

grouped = df.groupby('A')
grouped.sum()

上の例では、Aの各値に基づいて列の合計が計算されます。

任意の処理を適用して集約：agg()

agg()メソッドを使用すると、カスタム集約関数をGroupByオブジェクトに適用できます。

これにより、グループごとに複数の統計量を一度に計算可能です。

複数の統計量をまとめて算出：describe()

describe()メソッドは、GroupByオブジェクトに対して一連の記述統計量（平均、標準偏差など）を算出します。

これはデータの概要を素早く把握するのに便利です。

GroupBy操作でのAggregationとTransformation

こちらでは、GroupBy操作のAggregationとTransformationについて説明します。

• Aggregationの多様性
• Transformationの基本
• Groupごとに複数行を返す操作
• 注意：apply関数使用時の問題点

Aggregationの多様性

Aggregationは、GroupByオブジェクトを単一の値で要約するプロセスです。

pandasでは、sum(), mean()などの組み込み関数のほか、agg()メソッドを使用してカスタム集約をおこなえます。

これにより、複雑な要約統計を効率的に計算することが可能です。

Transformationの基本

Transformationは、グループ内の各データ点を変換するプロセスです。

この操作は、グループごとに個別の値を保持します。

transform()メソッドを使用すると、グループ内の各要素に対して関数を適用し、変換されたデータを含む新しいDataFrameを生成できます。

Groupごとに複数行を返す操作

Groupごとに複数行を返す操作も可能です。

これはapply()メソッドを使用して実現され、各グループに対して関数を適用し、結果を結合したDataFrameを返します。

注意：apply関数使用時の問題点

apply()関数は非常に柔軟ですが、性能上の問題がある場合があります。

大量のデータを処理する際は、apply()よりもベクトル化された操作を使用することを検討してください。

pandas GroupByの実践例とグラフ作成

こちらでは、pandasのGroupByを活用したデータ解析の具体例とグラフ作成について解説します。

• GroupByを活用したデータ解析の例
• データ解析結果のグラフ化（プロット）

GroupByを活用したデータ解析の例

店舗ごとの売上データをグループ化し、それぞれの店舗の月間売上合計を計算を例に挙げましょう。

GroupByを使用することで、データを店舗ごとに分割し、各グループの売上合計を簡単に計算できます。

データ解析結果のグラフ化（プロット）

解析結果を視覚的に理解するために、matplotlibやseabornなどのライブラリを使用してグラフを作成できます。

例えば、店舗ごとの月間売上を棒グラフで表示可能です。

pandasでのGroupBy操作の注意点とトラブルシューティング

こちらでは、pandasでのGroupBy操作における注意点と一般的なトラブルシューティングについて説明します。

• 注意点
• 一般的なトラブルとその対処法

注意点

GroupBy 操作は非常に強力ですが、大量のデータを扱う際はメモリ消費が懸念される場合があります。

また適用する関数の選択には注意が必要で、ベクトル化された関数の使用がおすすめです。

一般的なトラブルとその対処法

GroupBy 操作中によく遭遇するトラブルの一例は、キーとして使用する列に欠損値が含まれている場合です。

これは、欠損値を別の値に置き換えるか、データを事前にクレンジングすることで解消できます。

また、パフォーマンスの問題に遭遇した場合は、データのサンプリングや適切なデータ型の使用を検討してください。

まとめ

当記事では、pandasとGroupByについて学習してきました。

GroupByはデータを簡単に操作できるとても協力なツールです。

当記事のコードを試しながら、ぜひ手を動かして身につけましょう。