pandasで簡単にデータフレームの商を計算する方法：実践的な例と解説

データ分析において、数値の比率を算出することは非常に重要です。pandasを用いれば、データフレームの列間・行間の商、またはデータフレームと定数の商を簡単に計算することができます。本記事では、その方法を実践的な例とともに解説します。

はじめに

pandasは、Pythonにおけるデータ分析の定番ライブラリの1つで、数多くの便利な機能を提供しています。データフレームの操作についても、様々な機能が用意されており、その中でも商の計算は非常に重要な機能の1つです。

本記事では、pandasを用いてデータフレームの商を計算する方法について、以下の順序で解説していきます。

  1. データフレームの作成: 商を計算する前のデータフレーム準備
  2. 列間の商を計算する方法: div関数を用いた簡単な商の計算法と実例
  3. 行間の商を計算する方法: apply関数とラムダ式を組み合わせた商の計算法と実例
  4. データフレームと定数の商を計算する方法: 定数に対する商の計算法と実例
  5. 商を計算する際の注意点: 0で割ることによるエラーや欠損値処理について
  6. まとめ

データフレームの作成: 商を計算する前のデータフレーム準備

データフレームの作成には、まず必要なデータを用意する必要があります。ここでは、以下のような4×3のデータフレームを作成します。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'A': [10, 20, 30, 40],
    'B': [2, 4, 6, 8],
    'C': [0.5, 1.5, 2.5, 3.5]
})
print(df)

実行以下のように出力されます。

    A  B    C
0  10  2  0.5
1  20  4  1.5
2  30  6  2.5
3  40  8  3.5

これが、商を計算する前のデータフレームです。列A、B、Cそれぞれに数値が格納されています。

列間の商を計算する方法: div関数を用いた簡単な商の計算法と実例

列間の商を計算するには、pandasのdiv関数を使います。div関数は、2つの列を引数として受け取り、それらの商を計算します。

例えば、列Aと列Bの商を計算する場合は、以下のようにします。

df['A'].div(df['B'])

実行すると、以下のように列Aと列Bの商が計算されたSeriesオブジェクトが返されます。

0     5.0
1     5.0
2     5.0
3     5.0
dtype: float64

同様に、列Bと列Cの商を計算する場合は、以下のようにします。

df['B'].div(df['C'])

実行すると、以下のように列Bと列Cの商が計算されたSeriesオブジェクトが返されます。

0     4.000000
1     2.666667
2     2.400000
3     2.285714
dtype: float64

行間の商を計算する方法: apply関数とラムダ式を組み合わせた商の計算法と実例

行間の商を計算するには、apply関数とラムダ式を組み合わせて処理を行います。

例えば、以下のような3×3のデータフレームを考えます。

df2 = pd.DataFrame({
    'A': [10, 20, 30],
    'B': [2, 4, 8],
    'C': [0.5, 1.5, 3]
})
print(df2)

実行すると、以下のように3×3のデータフレームが出力されます。

    A  B    C
0  10  2  0.5
1  20  4  1.5
2  30  8  3.0

このデータフレームの各行の商を計算する場合は、以下のようにapply関数とラムダ式を使います。

df2.apply(lambda x: x[0]/x[1], axis=1)

実行すると、以下のように各行の商が計算されたSeriesオブジェクトが返されます。

0    5.0
1    5.0
2    3.75
dtype: float64

apply関数のaxis引数は、計算を行う方向を指定します。axis=1の場合は、各行に対して計算を行います。また、lambda式では、x[0]/x[1]のように各行の1列目と2列目を用いて計算を行っています。

データフレームと定数の商を計算する方法: 定数に対する商の計算法と実例

データフレームと定数の商を計算する場合は、データフレームの各要素を定数で割ることで計算を行います。

例えば、以下のような3×3のデータフレームを考えます。

df3 = pd.DataFrame({
    'A': [10, 20, 30],
    'B': [2, 4, 8],
    'C': [0.5, 1.5, 3]
})
print(df3)

実行すると、以下のように3×3のデータフレームが出力されます。

    A  B    C
0  10  2  0.5
1  20  4  1.5
2  30  8  3.0

このデータフレームの各要素を2で割る場合は、以下のように計算を行います。

df3.div(2)

実行すると、以下のように各要素が2で割られたデータフレームが出力されます。

      A    B     C
0   5.0  1.0  0.25
1  10.0  2.0  0.75
2  15.0  4.0  1.50

商を計算する際の注意点: 0で割ることによるエラーや欠損値処理について

商を計算する際には、0で割ることによるエラーや欠損値の扱いに注意する必要があります。

例えば、以下のような3×3のデータフレームを考えます。

df4= pd.DataFrame({
    'A': [10, 20, 30],
    'B': [2, 0, 8],
    'C': [0.5, 1.5, 3]
})
print(df4)

実行すると、以下のように3×3のデータフレームが出力されます。

    A  B    C
0  10  2  0.5
1  20  0  1.5
2  30  8  3.0

このデータフレームの各要素を列Bで割る場合、0で割ることによるエラーが発生します。そこで、0で割る場合はNaN（Not a Number）を返すようにする必要があります。これは、pandasのdiv関数を使うことで実現できます。

df4['A'].div(df4['B'], fill_value=0)

実行すると、以下のように各要素が列Bで割られたSeriesオブジェクトが返されます。0で割る場合には、0が返されます。

0     5.0
1     inf
2    3.75
dtype: float64

同様に、データフレーム全体で0で割る場合には、以下のようにfillna関数を用いてNaNを0に変換することができます。

df4.div(0).fillna(0)

実行すると、以下のようにデータフレーム全体が0で割られた結果が出力されます。

    A   B   C
0 inf inf inf
1 inf 0.0 inf
2 inf inf inf

まとめ

pandasを用いることで、データフレームの列間・行間の商、またはデータフレームと定数の商を簡単に計算することができます。商の計算には、div関数やapply関数、lambda式を使うことができます。また、0で割ることによるエラーや欠損値の扱いには注意が必要です。

以上が、pandasで簡単にデータフレームの商を計算する方法についての解説でした。