データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）をやってみた part4(P-032~P-039)

　この記事はデータサイエンスを勉強しながら、データサイエンス協会が提供する__データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）__を解く過程を自分用にまとめたものです。

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P-017~P-022	part2	P-063~P-068	part7
P-023~P-031	part3	P-069~P-078	part8
P-032~P-039	part4	P-079~P-088	part9
P-040~P-051	part5	P-089~P-100	part10

• パーセンタイル　quantile()
• データフレームの結合 pd.merge()
• 欠損値を埋める　fillna()
• 重複した行を検出　duplicated()

P-032 quantile()

P-032: レシート明細データフレーム（df_receipt）の売上金額（amount）について、25％刻みでパーセンタイル値を求めよ。

p032.py

df_receipt['amount'].quantile(q=[0, 0.25, 0.5, 0.75, 1])

　quantile()：パーセンタイルを取得。（pandas.Series型）
　データを小さい順に数えて何%の値はどれくらいかを測定する。
　デフォルトでは1/2分位数・５０パーセンタイル(中央値)を返す。

　第一引数で取得したい分位数を0.0~1.0で指定する。(複数指定の場合はリスト)
　解答ではnp.arange()を使って引数を　q=np.arange(5)/4としている。

P-033

P-033: レシート明細データフレーム（df_receipt）に対し、店舗コード（store_cd）ごとに売上金額（amount）の平均を計算し、330以上のものを抽出せよ。

p033.py

df_receipt.groupby('store_cd').amount.mean().reset_index().query('amount >= 330')

　GroupByオブジェクトをmean()で平均を取った後、query()で条件を絞る。
　(今までの復習のような問題)

P-034

P-034: レシート明細データフレーム（df_receipt）に対し、顧客ID（customer_id）ごとに売上金額（amount）を合計して全顧客の平均を求めよ。ただし、顧客IDが"Z"から始まるのものは非会員を表すため、除外して計算すること。

p034.py

df_receipt.query('not(customer_id.str.startswith("Z"))', engine='python').groupby('customer_id').amount.sum().mean()

　まず、customer_idがZから始まるのをquery()で外し、その後グルーピング・統計。

P-035

P-035: レシート明細データフレーム（df_receipt）に対し、顧客ID（customer_id）ごとに売上金額（amount）を合計して全顧客の平均を求め、平均以上に買い物をしている顧客を抽出せよ。ただし、顧客IDが"Z"から始まるのものは非会員を表すため、除外して計算すること。なお、データは10件だけ表示させれば良い。

myp035.py

df_receipt.query('not customer_id.str.startswith("Z")', engine='python')
.groupby('customer_id').amount.sum().reset_index().query('amount >= amount.mean()').head(10)

　初めにこのように書いたが、これではcustomer_idがZから始まる会員を除外して計算はできているが、表示する時にもZから始まる会員を除外してしまう。
　解答では以下のようになっている。

p035.py

amount_mean = df_receipt.query('not customer_id.str.startswith("Z")', engine='python').groupby('customer_id').amount.sum().mean()
df_amount_sum = df_receipt.groupby('customer_id').amount.sum().reset_index()
df_amount_sum[df_amount_sum['amount'] >= amount_mean].head(10)

　①customer_idがZから始まる会員を除外して、amountを合計して平均値を求める。
　②customer_idでグルーピングし、amountの合計をとる。
　③ ②のdfのamountが①で求めたamount_meanよりも大きいものだけを表示する。

P-036 pd.merge()

P-036: レシート明細データフレーム（df_receipt）と店舗データフレーム（df_store）を内部結合し、レシート明細データフレームの全項目と店舗データフレームの店舗名（store_name）を10件表示させよ。

p036.py

pd.merge(df_receipt, df_store[['store_cd', 'store_name']], how='inner', on='store_cd')

　pd.merge()：データフレームを結合する。
　concat()との違いは、共通列名で結合するところ。

パラメータ設定	詳細
how="inner"(デフォルト)	両方のテーブル共通してあるデータのみ残す(内部結合)
how="left"	左テーブル(第一引数)のデータは全て残す(左結合)
how="right"	右テーブル(第二引数)のデータは全て残す(右結合)
how="outer"	片方のテーブルにしかないデータも全て残す(外部結合)

パラメータ設定	詳細
on="列名"	指定列をキーとして結合。指定なしなら全ての共通列名がキーになる

　df_receiptとdf_storeを結合して、__df_receiptの全項目__と__df_storeのstore_name列__を表示したいため、そこに結合のキー列(共通列)となる__store_cd__も合わせ、merge()の第二引数をdf_store[['store_cd', 'store_name']]とした。

P-037

P-037: 商品データフレーム（df_product）とカテゴリデータフレーム（df_category）を内部結合し、商品データフレームの全項目とカテゴリデータフレームの小区分名（category_small_name）を10件表示させよ。

p037.py

pd.merge(df_product
         , df_category[['category_small_cd','category_small_name']]
         , how='inner', on='category_small_cd').head(10)

　df_productとdf_categoryの共通列を調べると
　category_major_cd, category_medium_cd, category_small_cdの3つがある。
　df_categoryの中身を見てみるとcategory_small_cdによってcategory_nameが決まっていることがわかる。
　なのでcategory_small_cdをキー列に結合している。

P-038 fillna()

P-038: 顧客データフレーム（df_customer）とレシート明細データフレーム（df_receipt）から、各顧客ごとの売上金額合計を求めよ。ただし、買い物の実績がない顧客については売上金額を0として表示させること。また、顧客は性別コード（gender_cd）が女性（1）であるものを対象とし、非会員（顧客IDが'Z'から始まるもの）は除外すること。なお、結果は10件だけ表示させれば良い。

p038.py

df_amount_sum = df_receipt.groupby('customer_id').amount.sum().reset_index()
df_tmp = df_customer.query('gender_cd == "1" & not(customer_id.str.startswith("Z"))', engine='python')
pd.merge(df_tmp['customer_id'], df_amount_sum, how='left', on='customer_id').fillna(0).head(10)

　fillna()：欠損値を穴埋めする。
　引数に{'列名１':'値１', '列名2':'値2', }のように渡すと列ごとに違う値で欠損値を埋められる。
　また、df.fillna(df.mean())などと書くと平均値で埋めることもできる。(平均値以外でも可能)

P-039 duplicated()

P-039: レシート明細データフレーム（df_receipt）から売上日数の多い顧客の上位20件と、売上金額合計の多い顧客の上位20件を抽出し、完全外部結合せよ。ただし、非会員（顧客IDが'Z'から始まるもの）は除外すること。

p039.py

df_sales_ymd_rank = df_receipt[~df_receipt.duplicated(subset=['customer_id', 'sales_ymd'])]
df_sales_ymd_rank = df_sales_ymd_rank.query('not customer_id.str.startswith("Z")', engine='python').groupby('customer_id').sales_ymd.count().reset_index().sort_values('sales_ymd', ascending=False).head(20)
df_amount_rank = df_receipt.query('not customer_id.str.startswith("Z")', engine='python').groupby('customer_id').amount.sum().reset_index().sort_values('amount', ascending=False).head(20)
pd.merge(df_amount_rank, df_sales_ymd_rank, how='outer', on='customer_id')

　duplicated()：データフレームから重複した要素を含む行を検出・抽出。(pd.Series型)
　subset='列名'で判定する列を指定できる。(重複した行がTrue、それ以外はFalse)
　複数行を指定する場合はリストで渡す。(完全一致のみTrue)

　df_receiptで一つのcustomer_idについて見てみると、__同じ日付のデータが複数ある__のが見られる。(下の写真はcustomer_id='CS017415000097'のデータをsales_idについてソートしたもの)

　これは同じ日付に複数の商品を購入したからだと思われる。
　重複していない行(日数、sales_ymd)だけを計算したいため、否定~で反転してからカウントを取っている。