Pandasの前後の行をずらす方法[Python] ｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

はじめに

Pandasは、Pythonでデータ分析を行う際に非常に便利なライブラリです。データの前後の行をずらす操作は、データ処理や特徴量エンジニアリングにおいて重要な要素です。本記事では、Pandasのshiftメソッドを使って前後の行をずらす方法について解説します。

行ずらし(shift)の基本的な使用方法：Pandasのshiftメソッドについて

Pandasのshiftメソッドは、データフレームの行を指定した数だけずらすことができます。具体的な使用方法は以下の通りです。

import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
# 1つ前の行にずらす
df_shifted = df.shift(1)
print(df_shifted)

上記のコードでは、データフレームの各列の値を1つ前の行にずらしています。結果は以下のようになります。

     A     B
0  NaN   NaN
1  1.0   6.0
2  2.0   7.0
3  3.0   8.0
4  4.0   9.0

shiftメソッドの引数には、ずらす行数を指定することもできます。負の値を指定すると、後ろの行にずらすことも可能です。

前後の行をずらす具体的な例とその解説

次に、前後の行をずらす具体的な例を見ていきましょう。

例として、ある商品の売上データを考えます。以下のようなデータフレームが与えられたとします。

import pandas as pd
# 売上データの作成
data = {'日付': ['2023-06-01', '2023-06-02', '2023-06-03', '2023-06-04', '2023-06-05'],
        '売上': [1000, 1500, 1200, 1800, 2000]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

このデータフレームを使って、前日と翌日の売上を表示する例を考えてみましょう。

import pandas as pd
# 売上データの作成
data = {'日付': ['2023-06-01', '2023-06-02', '2023-06-03', '2023-06-04', '2023-06-05'],
        '売上': [1000, 1500, 1200, 1800, 2000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 前日の売上を表示する列を追加
df['前日の売上'] = df['売上'].shift(1)
# 翌日の売上を表示する列を追加
df['翌日の売上'] = df['売上'].shift(-1)
print(df)

上記のコードでは、shiftメソッドを使って’前日の売上’列と’翌日の売上’列を追加しています。結果は以下のようになります。

         日付   売上   前日の売上   翌日の売上
0  2023-06-01  1000        NaN      1500.0
1  2023-06-02  1500     1000.0      1200.0
2  2023-06-03  1200     1500.0      1800.0
3  2023-06-04  1800     1200.0      2000.0
4  2023-06-05  2000     1800.0         NaN

これにより、各日付に対して前日と翌日の売上が表示されるようになりました。

行をずらす操作を利用したデータ分析の利点と例

行をずらす操作を利用すると、データ分析においてさまざまな利点があります。以下にその一部を紹介します。

1. 時間的な変化の分析

行をずらすことで、時間的な変化を分析することができます。前後の行のデータを比較することで、トレンドや周期性などの特徴を把握することができます。

2. 特徴量の作成

ずらした行のデータを利用して、新しい特徴量を作成することができます。例えば、前後の行の差分や移動平均などの統計量を計算して、予測モデルの入力として利用することができます。

3. データの変換

行をずらす操作を用いしてデータを変換することもできます。例えば、時系列データを固定期間ごとの集計データに変換する際に、行のずらし操作を利用することができます。

以下に、特徴量の作成に行のずらし操作を利用する例を示します。

import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
# 前後の行の差分を計算して新しい列を作成
df['A_diff'] = df['A'].diff()
df['B_diff'] = df['B'].diff()
print(df)

上記のコードでは、’A’列と’B’列の前後の行の差分を計算して、’A_diff’列と’B_diff’列を作成しています。結果は以下のようになります。

   A   B  A_diff  B_diff
0  1   6     NaN     NaN
1  2   7     1.0     1.0
2  3   8     1.0     1.0
3  4   9     1.0     1.0
4  5  10     1.0     1.0

これにより、’A_diff’列と’B_diff’列には前後の行の差分が計算され、データ分析やモデリングに利用することができます。

行ずらし操作で気を付けるべきポイントと解決策

行ずらし操作を行う際には、いくつかのポイントに注意する必要があります。

1. 欠損値の扱い

行をずらすことにより、先頭行や末尾行には欠損値が生じる場合があります。この欠損値の扱いには注意が必要です。欠損値を削除するか、適切な補完方法を選択する必要があります。

2. インデックスの整合性

行をずらす操作により、インデックスの整合性が崩れる場合があります。特に、行をずらす前後でインデックスの意味が変わる場合には注意が必要です。適切なインデックスの再設定を行うことで、問題を解決することができます。

まとめ：Pandasの行ずらし操作の要点と応用例

Pandasのshiftメソッドを使用することで、データフレームの行を前後にずらすことができます。行ずらし操作は、データ分析や特徴量エンジニアリングにおいて有用なツールです。以下にまとめます。

Pandasのshiftメソッドを使って行をずらすことができる。
ずらした行を利用して時間的な変化の分析や特徴量の作成が可能。
欠損値の扱いやインデックスの整合性に注意が必要。

行ずらし操作は、時系列データやパターンの抽出、予測モデルの作成など、さまざまなデータ処理に活用できます。

本記事では、Pandasの行ずらし操作について基本的な使用方法から具体的な応用例までを解説しました。データ分析の現場でよく利用されるこの操作をマスターすることで、より高度なデータ処理と分析が可能となります。ぜひこれらの知識を活用して、効果的なデータ分析に取り組んでみてください。