Pandasで対数変換を行う方法：データ分析の基本技術｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

はじめに

データ分析では、データの正規性を確認することが重要です。正規分布に従わないデータは、分析結果が歪んでしまう原因となります。そのため、正規分布に従わないデータを正規分布に近づける対数変換がよく使われます。本記事では、Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasを用いて対数変換を行う方法を解説します。

PandasとNumPyの基本的な使い方とデータの読み込み

Pandasは、Pythonでデータ分析を行うためのライブラリです。Pandasを使うことで、Excelのようなテーブル形式のデータを扱うことができます。NumPyは、Pythonで数値計算を行うためのライブラリです。PandasはNumPyをベースに作られており、NumPyと併用することで効率的にデータを扱うことができます。

まずは、PandasとNumPyをインポートして、サンプルデータを読み込んでみましょう。以下のコードを実行して、データを読み込んでください。

import pandas as pd
import numpy as np
# サンプルデータを読み込む
df = pd.read_csv('sample_data.csv', encoding='utf-8')

ここでは、CSV形式のファイルを読み込んでいます。CSV形式は、カンマで区切られたテキストファイルであり、Excelなどの表計算ソフトでも簡単に扱うことができます。ファイル名は適宜、実際のファイル名に置き換えてください。

対数変換の意義とデータ分析での利点

対数変換とは、数値を対数の形で表すことです。一般的には、底をeとする自然対数が使われます。対数変換は、以下のようなデータに対して有効です。

正規分布に従わないデータ
外れ値を含むデータ
データの範囲が広い場合

対数変換を行うことで、以下のような利点があります。

正規分布に従うようにデータを変換できるため、統計解析の精度が向上する
外れ値を除去できるため、分析結果が偏りにくくなる
データの範囲を狭めることができるため、比較や可視化がしやすくなる

NumPyのlog()関数を使った対数変換の基本

NumPyのlog()関数を使うことで、数値を対数の形で表すことができます。以下のコードを実行して、NumPyのlog()関数を使った対数変換をしてみましょう。

# NumPyのlog()関数を使った対数変換の例
import numpy as np
data = np.array([1, 10, 100, 1000])
log_data = np.log(data)
print('元のデータ：', data)
print('対数変換後のデータ：', log_data)

この例では、1から1000までの数値を対象にしています。元のデータを出力した後、NumPyのlog()関数を使って対数変換を行い、対数変換後のデータを出力しています。

Pandasで対数変換を行う具体的な方法

PandasでもNumPyと同様に、log()関数を使って対数変換を行うことができます。ただし、Pandasでは、列ごとに対数変換を行うことができます。以下のコードを実行して、Pandasで対数変換を行う方法を確認してみましょう。

# Pandasで対数変換を行う例
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
log_df = df.apply(np.log)
print('元のデータ：')
print(df)
print('対数変換後のデータ：')
print(log_df)

この例では、2つの列AとBを持つデータフレームを作成し、apply()関数を使って対数変換を行っています。apply()関数は、引数に指定した関数を各列に適用することができます。ここでは、NumPyのlog()関数を適用するため、import文でNumPyもインポートしています。

apply()関数を使った列ごとの対数変換

Pandasのapply()関数を使って、列ごとに対数変換を行う方法についてもう少し詳しく見てみましょう。以下のコードを実行して、apply()関数を使った列ごとの対数変換を行う方法を確認してください。

# apply()関数を使った列ごとの対数変換の例
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
log_df = df.apply(lambda x: pd.Series(np.log(x)))
print('元のデータ：')
print(df)
print('対数変換後のデータ：')
print(log_df)

この例では、apply()関数にラムダ式を使って、各列にNumPyのlog()関数を適用しています。その後、apply()関数にpd.Series()関数を適用することで、変換後のデータを新しいデータフレームとして作成しています。

欠損値やゼロの対処法

対数変換を行う際に注意する点として、欠損値やゼロの値が含まれる場合があります。これらの値をそのまま対数変換すると、無限大になってしまうため、対数変換を行う前に欠損値やゼロの値を対処する必要があります。

欠損値については、fillna()関数を使って、適切な値で補完することができます。以下のコードを実行して、欠損値を0で補完する方法を確認してください。

# 欠損値の補完の例
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, np.nan, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
df.fillna(0, inplace=True)
log_df = df.apply(np.log)
print('元のデータ：')
print(df)
print('対数変換後のデータ：')
print(log_df)

この例では、欠損値を0で補完するために、fillna()関数を使っています。fillna()関数の引数には、欠損値を補完する値を指定します。inplace=Trueとすることで、元のデータフレームに補完した値を反映させています。

ゼロの値については、以下のような方法で対処することができます。