Pandasでのデータ集計
pandasを使ったデータフレームの成形について。meltやpivot_tableの使い方に関する備忘録。
例:
都市ID毎の日別気温、湿度データが与えられているが、各列にデータがまとめられている(例えば、気温の列に全ての都市IDに紐づくデータが一纏めになっている)とき、都市ID毎の気温、湿度データを取り出し、別の列にまとめ直す。
pandasを用いた操作は、次の3つのステップで実行する。
ステップ1:meltを使って、気温、湿度データを一列(value)にまとめる。あるいは、複数列で持っている値を行持ちに展開する。
ステップ2:IDとvariable名をくっつけ、keyという列をつくる。
ステップ3:pivot_tableを使って、key列を横方向へ展開する。あるいは、複数行で持っている値を列持ちに変換する。
import pandas as pd import datetime # データフレームの作成 df = pd.DataFrame(data=[('2016-04-01', 'a', 10.2, 60.3), ('2016-04-02', 'a', 16.4, 71.7), ('2016-04-01', 'b', 11.1, 65.6), ('2016-04-02', 'b', 15.1, 73.2)]) df.columns = ['date', 'id', 'temp', 'humidity'] # 成形前(df) # date id temp humidity # 0 2016-04-01 a 10.2 60.3 # 1 2016-04-02 a 16.4 71.7 # 2 2016-04-01 b 11.1 65.6 # 3 2016-04-02 b 15.1 73.2 # ステップ1 df1 = pd.melt(df, id_vars = ['date', 'id'], value_vars = ['temp', 'humidity']) # ステップ2 df1['key'] = df1['id'].map(str) + '_' + df1['variable'].map(str) df1 = df1.drop(['id', 'variable'], 1) df1['date'] = pd.to_datetime(df1['date']) # df1['date'] = [datetime.datetime.strptime(i, '%Y-%m-%d') for i in df1['date']] 少し回りくどい方法 df1.index = df1['date'] # ステップ3 df2 = df1.pivot_table(values='value', index='date', columns='key') # 成形後(df2) # key a_humidity a_temp b_humidity b_temp # date # 2016-04-01 60.3 10.2 65.6 11.1 # 2016-04-02 71.7 16.4 73.2 15.1
Pandasでの時系列操作
python、主にpandasの基本的な使い方について、備忘録として記述していく。
まずはタイトルの通り、時系列操作について。
例1
あるデータフレームに年(Year)列と月(Month)列データが入っているとき、
この2つを年月として合わせて、データフレームのインデックスに割り当てる。
import pandas as pd from datetime import date time df.index = df.apply(lambda x: datetime(int(x.Year), int(x.Month), 1), axis=1)
例2
2012年1月から2016年12月まで、60ヶ月のリストデータを作成する。
以下の例は月ごとに区切られたものだが、freqに'D'を指定すると日ごと、'Y'を指定すると年ごとになる。
import pandas as pd index = pd.date_range('2012-1', periods=60, freq='M')
例3
データフレームの'date'という列に日別の時系列データが入っているとき、
月曜日から順に0, 1, 2, と数字を割り当てたあと、5(土曜)、6(日曜)を休日として定義し、
'DayStatus'という列でラベリングする。
#曜日列を追加 df['DayOfWeek'] = df['date'].apply(lambda x: x.weekday()) #平日休日判定の関数定義 def day_status(x): if x <= 4: return 0 #平日 else: return 1 #休日 #平日休日判定本番 df['DayStatus'] = df['DayOfWeek'].apply(lambda x: day_status(x))
七月二十五日のこと(アイスランド)
ここからが北欧旅行記。朝9時にアイスランドのケプラビーク国際空港に到着。ニューヨークからは5時間半程度のフライト。機内で映画を楽しむ時間もないくらい。こんなにすぐアイスランドに行けるんやなと少し感動した。空港は噂に聞いたとおり小さめながらも近代的なつくり。シースルーの天井で光の入り具合もいい感じ。
14時半くらいに迎えのバスが来てレイキャビク市内へ移動。40分くらいの移動だったが、道中、目の前に広がっていたのはゴツゴツした溶岩と曇りがかった空で、じっと目を凝らしているとだんだん不安になってくる、そんな光景だった。
それでもレイキャビク市内は結構都会で、今回滞在した宿のあるLaugavegur通りにはブティックや飲食店が多数固まっていて、たくさんの人で賑わっていた。ストリートアートも盛んらしく、街の至るところでグラフィティを目にしたのも興味深かった。カラフルな建築物も多く見られ、結構アーティスティックな街だという印象を受けた。
街をぶらつきながら、前々から行ってみたかった12 TonarというCDショップへ。なんでもコーヒーを飲みながら店内に置いてあるCDを自由に視聴できることでも有名。早速手当たり次第にかき集めたCDを手に店長に声をかけてから試聴機へ。思えばここ数年、こうして店で新しい音楽をDigることをほとんどしていなかったことにハッと気づいた。最近の音楽の聴き方といえば、そのときの気分に合わせて何も考えずにSpotifyやYouTubeでオススメのプレイリストを垂れ流すというもので、新たに見つけたアーティストに感動して、じっくり一つの作品を聴きこむ経験が明らかに減ってきている。確かに音楽のジャンルも飽和してきてるし、なかなかビックリするような目新しい出会いには恵まれないかもしれないが、自分の知らなかったアイスランドの良質なアーティストを知ることができたし、この店で聴いたこと、見たこと、考えたことを通じて、忘れかけていたものを少しだけ取り戻せた気がする。
その他、有名なハットルグリムス教会やハルパ・レイキャヴィク・コンサートホールなどを巡り、夕食にはビストロで魚料理を堪能した。
七月二十四日のこと(ボストン〜ニューヨーク)
この日は昼過ぎのフライトでボストンからニューヨークへ向かう予定になっていて、午前中観光するのもしんどいし、前日の疲れも残っていたため、遅めのチェックアウトを経て少し早めに空港へ向かうことにした。しかし、移動中に早くもアクシデント発生。突然携帯に飛び込んできたメールを見ると飛行機の出発が30分ほど遅れるとのこと。ニューヨークでの約7時間のトランジット時間を使ってMOMAに行こうと計画していたが、雲行きが怪しくなった。
七月二十三日のこと(ボストン)
この日はConvergeらを擁するDeath Wish Inc主催のフェスに行くためボストンへ向かった。思えばアメリカでちゃんとしたハードコアのライブを見るのは初めてで、そもそもConvergeを見るのも初めてだった。