Table of Contents

In [1]:
import pandas as pd
import numpy as np

n = 1000
df = pd.DataFrame({'Store': np.random.choice(['Store_1', 'Store_2'], n),
                   'Product': np.random.choice(['Product_1', 'Product_2', 'Product_3'], n),
                   'Revenue': (np.random.random(n)*50+10).round(2),
                   'Quantity': np.random.randint(1, 10, size=n)})

GroupBy オブジェクトに pipe メソッドが追加された（v0.23より）

c.f. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.0/whatsnew.html#groupby-objects-now-have-a-pipe-method

これまでだと↓のような感じで書く必要があったのが、（もしかするともっと良い書き方があるかも…？）

In [2]:
(
    df
    .groupby(['Store', 'Product'])    
    .sum()
    .assign(rpq = lambda d: d.Revenue / d.Quantity)
    .rpq
    .unstack()
    .round(2)
)
Out[2]:
Product Product_1 Product_2 Product_3
Store
Store_1 7.53 7.07 6.93
Store_2 7.00 7.52 6.83

↓だけでよくなった

In [3]:
(
    df
    .groupby(['Store', 'Product'])
    .pipe(lambda grp: grp.Revenue.sum() / grp.Quantity.sum())
    .unstack()
    .round(2)
)
Out[3]:
Product Product_1 Product_2 Product_3
Store
Store_1 7.53 7.07 6.93
Store_2 7.00 7.52 6.83

各グループの要素数をカウントするときは、count ではなく size を使う

見逃しててずっと count で頑張っていたが、

In [4]:
df.groupby(['Store', 'Product']).Product.count()
Out[4]:
Store    Product  
Store_1  Product_1    163
         Product_2    188
         Product_3    153
Store_2  Product_1    163
         Product_2    173
         Product_3    160
Name: Product, dtype: int64

↓ こう書けば良い

In [5]:
df.groupby(['Store', 'Product']).size()
Out[5]:
Store    Product  
Store_1  Product_1    163
         Product_2    188
         Product_3    153
Store_2  Product_1    163
         Product_2    173
         Product_3    160
dtype: int64

ひとつの assign 内部で前に（定義｜更新）したカラムを参照できるようになった（v0.23より）

c.f. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.0/whatsnew.html#assign-accepts-dependent-arguments

In [6]:
(
    df
    .assign(
        rpq = lambda d: d.Revenue / d.Quantity,
        rpq_squared = lambda d: d.rpq ** 2
    )
    .head()
)
Out[6]:
Store Product Revenue Quantity rpq rpq_squared
0 Store_1 Product_2 24.76 1 24.760000 613.057600
1 Store_2 Product_2 53.47 4 13.367500 178.690056
2 Store_1 Product_2 21.24 4 5.310000 28.196100
3 Store_1 Product_2 51.53 9 5.725556 32.781986
4 Store_2 Product_2 50.65 8 6.331250 40.084727

DataFrame.eval

assign と同じことを inplace でやりたいなら eval で似たようなことができる

c.f. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.eval.html

In [7]:
df2 = df
df2.eval('rpq = Revenue / Quantity', inplace = True)
df2.eval('rpq_squared = rpq * rpq', inplace = True)
df2.head()
Out[7]:
Store Product Revenue Quantity rpq rpq_squared
0 Store_1 Product_2 24.76 1 24.760000 613.057600
1 Store_2 Product_2 53.47 4 13.367500 178.690056
2 Store_1 Product_2 21.24 4 5.310000 28.196100
3 Store_1 Product_2 51.53 9 5.725556 32.781986
4 Store_2 Product_2 50.65 8 6.331250 40.084727
In [ ]: