Data Analysis

Pandasでグループごとのユニーク値を効率的にカウントする

Spread the love

PandasはPythonの強力なデータ操作ライブラリです。データセット内の様々なグループにおける一意の値の数を決定することはよくある作業です。この記事では、このタスクを達成するための3つの効率的なPandasメソッド、groupby().nunique()groupby().agg()groupby().unique()について解説します。各メソッドは明確な例とともに説明します。

目次

groupby().nunique()メソッド

groupby()操作の後で使用されるnunique()メソッドは、各グループの一意の値の数を直接提供します。これは多くの場合、最も効率的で簡潔なアプローチです。

このサンプルDataFrameを考えてみましょう。


import pandas as pd

data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C'],
        'Value': ['X', 'Y', 'X', 'Z', 'Z', 'X', 'Y', 'Z', 'X']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

これは以下を出力します。


  Group Value
0     A     X
1     A     Y
2     A     X
3     B     Z
4     B     Z
5     C     X
6     C     Y
7     C     Z
8     C     X

グループごとの一意の’Value’エントリをカウントするには、以下を使用します。


unique_counts = df.groupby('Group')['Value'].nunique()
print(unique_counts)

出力:


Group
A    2
B    1
C    3
Name: Value, dtype: int64

これは、グループ’A’が2つの、’B’が1つの、’C’が3つの、一意の値を持つことを示しています。

groupby().agg()メソッド

agg()メソッドはより柔軟性を提供し、一度に複数の集計関数を適用することを可能にします。必要に応じて他の関数とともに、一意の値をカウントするためにnunique()で使用できます。

同じDataFrameを使用します。


aggregated_data = df.groupby('Group')['Value'].agg(['nunique', 'count'])
print(aggregated_data)

出力:


      nunique  count
Group                
A           2      3
B           1      2
C           3      4

これは、各グループの一意の値の数(nunique)と値の合計数(count)の両方を示しています。これは、より包括的な分析に役立ちます。

groupby().unique()メソッド

unique()メソッドは、その数ではなく、各グループの一意の値自体を返します。直接カウントを提供しませんが、実際の一意の値を確認する必要がある場合に役立ちます。


unique_values = df.groupby('Group')['Value'].unique()
print(unique_values)

出力:


Group
A    [X, Y]
B       [Z]
C    [X, Y, Z]
Name: Value, dtype: object

カウントを取得するには、追加のステップが必要です。


unique_value_counts = unique_values.apply(len)
print(unique_value_counts)

これはnunique()と同じ結果になります。


Group
A    2
B    1
C    3
Name: Value, dtype: int64

しかし、これはnunique()を直接使用する場合よりも効率が低いです。

結論:グループごとの一意の値を単純にカウントするには、groupby().nunique()が最も直接的で効率的なメソッドです。groupby().agg()nunique()を他の集計と組み合わせるための柔軟性を提供し、groupby().unique()は一意の値を確認する必要がある場合に役立ちます。分析ニーズに最適なメソッドを選択してください。

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です