Pythonでのデータ操作 - Pandas_plyrを使ってみる #Python

一般的なPandasでのデータ操作方法

以前こんな記事を書きました

◆ Python Pandasでのデータ操作の初歩まとめメソッド一覧表
http://qiita.com/hik0107/items/d991cc44c2d1778bb82e

Pandasでデータを操作する場合には上記のようなやり方が一般的なのですが、
ややコードが冗長になったり、可読性が低いと感じる時があります。

そんな方のために「pandas_ply」というパッケージを紹介します。
RのDplyrに似た記法でデータを扱えるため、Dplyrを使ったことがある人には特におススメです。
※ まさにPandas版のDplyrという感じです。

使ったことが無い方でも、ネイティブのPandasより使いやすいと思いますので、
是非試してみてください。

Pandas_plyを使いはじめる

◆pandas_plyパッケージ
https://pypi.python.org/pypi/pandas-ply

pandas_plyをインストールします

pip install pandas_ply

パッケージの準備

setup.py

import pandas as pd
from pandas_ply import install_ply, X, sym_call

install_ply(pd)

pandasを呼び出し、そのあとにpandas_plyからinstall_plyをおこなうと、
pandas_plyのメソッドがpandasに付与される仕様になっています

これで準備完了です。

　実際に使ってみる

詳しい使い方はこちら（英語）
http://pythonhosted.org/pandas-ply/

データはこちらを使ってみます。Kaggleで有名なデータですね。
titanic - train.csv
https://www.kaggle.com/c/titanic/data

load.py

csv_path = "/files_dir/train.csv" ##csvファイルの場所を指定
data = pd.read_csv(csv_path, delimiter=",")

##データを簡単に確認 ： 新しいデータセットの場合は必須ですね
print data.head(10)
print data.shape
data.describe()
print data.columns

データの選択 ply_select

カラムへのアクセスは "column_name" もしくは X.column_nameで行うことが出来ます。
また、新しいカラムの作成（Dplyrでいうところのmutate的な使い方）

select.py

data.ply_select("Name", "Age",
                gender = X.Sex,  ## カラム名を変更できる
                is_adult = (X.Age >= 20)  ## 新しいカラムを定義することも可能になる
                )

データの選択 ply_where

特定の条件を満たすデータだけをサブセッティングしたい時にはply_whereを使う

where.py

data.ply_where(X.Age>10, 
               X.Sex == "male",
               X.Embarked == "S"
               )  #全ての条件にAndで満たすデータだけが選択される

これと同じことをPandasのネイティブな方法で書く場合には下記のようになります。

where_equivalent.py

data.query(" Age>10 & Sex=='male' & Embarked == 'S' ") 
##文字列が入り乱れてやや紛らわしい

data.ix[(data.Age>10) & (data.Sex =='male') & (data.Embarked=='S')] 
##df名を何度も書く必要がある

個々の好みはあると思いますが、pandas_plyだと割りと可読性高くかけると思います。

フラグの追加 - この場合はapplyを使ったほうがいいかも

上記で新しいカラムの追加（ply_select）の方法を書きましたが、
新しいカラムを複雑な条件で生成したい場合などには、素直にPandasのapplyメソッドを使ったほうが
よいかもしれません。

例えば上記データで年齢と性別を使って新たな属性を "demographic"というカラムに追加したい場合は
下記のようにかけます。
新カラムの生成条件が関数として見やすく残るので安心

apply.py

def add_demographic(data_input):
    if data_input.Age >=20:
        demo = "adut_m" if data_input.Sex == "male" else "adult_f"
    else:
        demo = "boy_and_girl"

    return demo

data.ix[ : , "Demographic"] = data.apply(add_demographic, axis=1)

終わりに

pandas_plyはまだまだ開発途中のパッケージのようですので、ご利用は計画的に。
あまり情報が多くないパッケージですので、詳しい方いたら是非コメント下さい。