Pandasで不一致データを抽出！データクレンジングのコツを伝授｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

はじめに

データ分析や機械学習において、データクレンジングは非常に重要な作業の1つです。データクレンジングにおいて、不一致データの抽出は特に重要であり、Pandasを使って効率的に抽出することができます。本記事では、Pandasを使って不一致データを抽出する方法を解説します。

不一致データの抽出が重要な理由

データの品質に影響を与える不一致データは、データ分析や機械学習において非常に重要な問題です。例えば、数値データにおいては、単位が異なるデータや欠損値が含まれるデータが不一致データとして抽出されます。カテゴリーデータにおいては、同じカテゴリーを表す異なる表記が含まれるデータが不一致データとして抽出されます。不一致データを正しく処理することで、データの品質を高め、より正確な分析結果を得ることができます。

Pandasでの不一致データ抽出の基本手順

Pandasを使って不一致データを抽出する基本手順は以下の通りです。

データを読み込む
不一致データを抽出する
不一致データを処理する

まず、データを読み込んでから、不一致データを抽出します。抽出された不一致データを処理して、データの品質を向上させます。

数値データにおける不一致データの抽出方法

数値データにおける不一致データを抽出する方法を解説します。

単位が異なるデータの抽出方法

単位が異なるデータを抽出する場合、Pandasのgroupby関数を使用することができます。groupby関数を使用して、データの単位ごとに集計し、統計量を求めます。例えば、以下のようなデータがあるとします。

import pandas as pd

data = {'value': [100, 200, 300, 400, 500],
        'unit': ['kg', 'kg', 'g', 'g', 'kg']}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

出力結果:

   value unit
0    100   kg
1    200   kg
2    300    g
3    400    g
4    500   kg

このデータにおいて、単位ごとに平均値を求める場合、以下のようにgroupby関数を使用します。

df.groupby('unit')['value'].mean()

出力結果:

unit
g     350.0
kg    266.666667
Name: value, dtype: float64

この結果から、単位が異なるデータが抽出されていることがわかります。

欠損値が含まれるデータの抽出方法

欠損値が含まれるデータを抽出する場合、Pandasのisnull関数を使用します。isnull関数は、各要素が欠損値であるかどうかを判定する関数です。

df[df['value'].isnull()]

出力結果:

Empty DataFrame
Columns: [value, unit]
Index: []

この場合、欠損値は含まれていないため、結果は空のデータフレームとなっています。

カテゴリーデータにおける不一致データの抽出方法

カテゴリーデータにおける不一致データを抽出する方法を解説します。

同じカテゴリーを表す異なる表記が含まれるデータの抽出方法

同じカテゴリーを表す異なる表記が含まれるデータを抽出する場合、Pandasのstr.contains関数を使用します。str.contains関数は、文字列が指定したパターンを含んでいるかどうかを判定する関数です。例えば、以下のようなデータがあるとします。

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Carol', 'Dave'],
'gender': ['female', 'male', 'Female', 'MALE']}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

出力結果:

    name  gender
0  Alice  female
1    Bob    male
2  Carol  Female
3   Dave    MALE

このデータにおいて、同じカテゴリーを表す異なる表記が含まれている場合、以下のようにstr.contains関数を使用します。

df[df['gender'].str.contains('female', case=False)]

出力結果:

    name  gender
0  Alice  female
2  Carol  Female

この結果から、同じカテゴリーを表す異なる表記が含まれるデータが抽出されていることがわかります。

日時データにおける不一致データの抽出方法

日時データにおける不一致データを抽出する方法を解説します。

日付フォーマットが異なるデータの抽出方法

日付フォーマットが異なるデータを抽出する場合、Pandasのto_datetime関数を使用します。to_datetime関数は、文字列を日付に変換する関数です。

df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022/02/01', '2022-03-01']})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')

print(df)

出力結果:

        date
0 2022-01-01
1 2022-02-01
2 2022-03-01

この例では、日付のフォーマットが異なるため、to_datetime関数を使用して日付に変換しています。

不一致データ抽出後のデータクレンジング方法

不一致データを抽出した後、不一致データを正しく処理することが重要です。不一致データの処理方法は、データの種類や抽出した原因によって異なります。例えば、単位が異なるデータについては、単位を揃える必要があります。同じカテゴリーを表す異なる表記が含まれるデータについては、表記を揃える必要があります。

まとめ

Pandasを使って不一致データを抽出する方法について解説しました。不一致データを正しく処理することで、データの品質を向上させ、より正確な分析結果を得ることができます。不一致データを抽出する方法は、データの種類や抽出した原因によって異なりますが、Pandasの機能をうまく活用することで効率的に抽出することができます。