pandasで累積和をリセットする方法｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

累積和は、データの累積的な合計を求めるために使用される統計量です。pandasライブラリのcumsum()関数を使用することで、列の累積和を簡単に算出できます。

pandasライブラリのインストールとインポート

pandasライブラリを使用するには、まずライブラリをインストールする必要があります。pipコマンドを使用して、以下のコマンドを実行します。

!pip install pandas

ライブラリのインストールが完了したら、以下のコードを使用してpandasをインポートします。

import pandas as pd

まずは、サンプルデータを生成して累積和の計算方法を確認します。以下のコードを使用して、10個のランダムな整数を持つDataFrameを生成します。

import numpy as np
np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, size=(10, 1)), columns=["value"])
print(df)

上記コードの出力結果は以下の通りです。

以下のコードを使用することで、value列の累積和を算出します。

df["cumsum"] = df["value"].cumsum()
print(df)

上記コードの出力結果は以下の通りです。

上記の出力結果から、value列の累積和がcumsum列に表示されていることがわかります。

次に、条件に基づいて累積和をリセットする方法を見ていきます。たとえば、value列の値が5以上の行で累積和をリセットする場合、以下のコードを使用します。

df["group"] = (df["value"] >= 5).cumsum()
df["cumsum_reset"] = df.groupby("group")["value"].cumsum()
print(df)

上記コードの出力結果は以下の通りです。

	value	cumsum	group	cumsum_reset
0	3	3	0	3
1	3	6	0	6
2	7	13	1	7
3	2	15	1	9
4	4	19	1	13
5	7	26	2	7
6	2	28	2	9
7	1	29	2	10
8	2	31	2	12
9	1	32	2	13

上記の出力結果から、value列の値が5以上の行でグループ分けをし、グループ内でvalue列の累積和を算出してcumsum_reset列に表示していることがわかります。

最後に、複数の条件を組み合わせた累積和リセットの方法を見ていきます。たとえば、value列の値が5以上かつ3以下の行で累積和をリセットする場合、以下のコードを使用します。

df["group"] = ((df["value"] >= 5) | (df["value"] <= 3)).cumsum()
df["cumsum_reset"] = df.groupby("group")["value"].cumsum()
print(df)

上記コードの出力結果は以下の通りです。

	value	cumsum	group	cumsum_reset
0	3	3	1	3
1	3	6	2	3
2	7	13	3	7
3	2	15	4	2
4	4	19	4	6
5	7	26	5	7
6	2	28	6	2
7	1	29	7	1
8	2	31	8	2
9	1	32	9	1

上記の出力結果から、value列の値が5以上または3以下の行でグループ分けをし、グループ内でvalue列の累積和を算出してcumsum_reset列に表示していることがわかります。

pandasライブラリのcumsum()関数を使用することで、列の累積和を簡単に算出できます。さらに、条件に基づいて累積和をリセットする方法も紹介しました。

累積和のリセットは、データの解析や前処理において重要な処理の一つです。複数の条件を組み合わせることで、より複雑なデータの前処理を行うことができます。

本記事を参考にして、pandasを使用したデータの前処理に役立ててください。