Pandasは、データ操作と分析のための強力なPythonライブラリです。条件に基づいてDataFrameに新しい列を作成することは一般的なタスクです。この記事では、明確さとパフォーマンスの両方を優先して、これを達成するためのいくつかの効率的な方法を探ります。リスト内包表記、NumPyメソッド、pandas.DataFrame.apply、pandas.Series.map()を取り上げ、それぞれの長所と短所を比較します。
目次
- 条件付き列作成のためのリスト内包表記
- 最適化された条件ロジックのためのNumPyの活用
- 柔軟な条件ロジックのための
pandas.DataFrame.apply()の使用 pandas.Series.map()による効率的な値マッピング- パフォーマンス比較と推奨事項
条件付き列作成のためのリスト内包表記
リスト内包表記は、単純な条件に基づいて新しい列を作成するための簡潔な構文を提供します。特に小さなDataFrameでは効率的です。ただし、より大きなデータセットではパフォーマンスが低下する可能性があります。
import pandas as pd
data = {'Sales': [100, 200, 150, 250, 300],
'Region': ['North', 'South', 'North', 'East', 'West']}
df = pd.DataFrame(data)
df['SalesCategory'] = ['High' if sales > 200 else 'Low' for sales in df['Sales']]
print(df)
最適化された条件ロジックのためのNumPyの活用
NumPyは高度に最適化されたベクトル化された演算を提供し、特に大きなDataFrameではパフォーマンスを大幅に向上させます。np.where()は条件付き代入に特に役立ちます。
import numpy as np
df['SalesCategory_np'] = np.where(df['Sales'] > 200, 'High', 'Low')
print(df)
柔軟な条件ロジックのためのpandas.DataFrame.apply()の使用
apply()メソッドは、より複雑な条件ロジックに対して柔軟性を提供し、行方向（axis=1）または列方向（axis=0）に関数を適用します。ただし、非常に大きなDataFrame、特に計算集約的な関数では、NumPyよりも遅くなる可能性があります。
def categorize_sales(row):
if row['Region'] == 'North' and row['Sales'] > 150:
return 'High North'
elif row['Sales'] > 200:
return 'High'
else:
return 'Low'
df['SalesCategory_apply'] = df.apply(categorize_sales, axis=1)
print(df)
pandas.Series.map()による効率的な値マッピング
map()メソッドは、ある値のセットから別の値のセットへのマッピングを適用し、カテゴリ列を効率的に作成するのに理想的です。
region_mapping = {'North': 'Northern Region', 'South': 'Southern Region', 'East': 'Eastern Region', 'West': 'Western Region'}
df['RegionMapped'] = df['Region'].map(region_mapping)
print(df)
パフォーマンス比較と推奨事項
最適な方法は、条件の複雑さ、DataFrameのサイズ、パフォーマンス要件などの要因によって異なります。単純な条件と小さなデータセットの場合、リスト内包表記は簡潔です。NumPyのベクトル化された演算は、より大きなデータセットとより複雑なロジックで大きなパフォーマンス上の利点を提供します。apply()は複雑な行方向または列方向の操作に柔軟性を提供し、map()は値マッピングに優れています。最も効率的なアプローチを決定するには、特定のデータでのベンチマークテストをお勧めします。