get_dummies関数の基本的な使い方
Pandasのget_dummies関数は、カテゴリ変数をダミー/指標変数に変換します。以下に基本的な使い方を示します。
import pandas as pd
# サンプルデータの作成
df = pd.DataFrame({
'A': ['a', 'b', 'a'],
'B': ['b', 'a', 'c']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
# get_dummies関数の使用
df_dummies = pd.get_dummies(df, prefix=['col_A', 'col_B'])
print("\nDataFrame after get_dummies:")
print(df_dummies)
このコードを実行すると、各カテゴリ値が新しい列として追加され、元の値がそのカテゴリに属している場合は1、そうでない場合は0が割り当てられます。prefixパラメータは、ダミー変数の列名を設定するために使用されます。
このようにget_dummies関数を使用すると、カテゴリデータを機械学習アルゴリズムで使用しやすい形式に変換することができます。ただし、ダミー変数が多すぎるとモデルのパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、適切な前処理と特徴選択が重要です。また、多重共線性を防ぐために、一部のダミー変数を削除することもあります。これについては後述します。
特定の列データのみ変換する方法
get_dummies関数は、特定の列だけをダミー変数に変換することも可能です。以下にその方法を示します。
import pandas as pd
# サンプルデータの作成
df = pd.DataFrame({
'A': ['a', 'b', 'a'],
'B': ['b', 'a', 'c'],
'C': [1, 2, 3]
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
# A列だけをダミー変数に変換
df_dummies = pd.get_dummies(df, columns=['A'], prefix=['col_A'])
print("\nDataFrame after get_dummies:")
print(df_dummies)
このコードを実行すると、’A’列の各カテゴリ値が新しい列として追加され、元の値がそのカテゴリに属している場合は1、そうでない場合は0が割り当てられます。’B’列と’C’列は変更されずにそのまま残ります。
このように、get_dummies関数のcolumnsパラメータを使用すると、特定の列だけをダミー変数に変換することができます。これは、全ての列をダミー変数に変換すると次元が大きくなりすぎる場合や、特定の列だけがカテゴリデータである場合などに便利です。また、prefixパラメータを使用すると、生成されるダミー変数の列名をカスタマイズすることができます。これにより、どのダミー変数が元のどの列に対応しているかを容易に把握することができます。
欠損値をダミー変数として認識する方法
Pandasのget_dummies関数は、デフォルトでは欠損値を無視します。しかし、dummy_na=Trueパラメータを設定することで、欠損値を新たなダミー変数として認識することができます。以下にその方法を示します。
import pandas as pd
import numpy as np
# サンプルデータの作成
df = pd.DataFrame({
'A': ['a', 'b', np.nan],
'B': ['b', 'a', 'c']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
# get_dummies関数の使用
df_dummies = pd.get_dummies(df, prefix=['col_A', 'col_B'], dummy_na=True)
print("\nDataFrame after get_dummies:")
print(df_dummies)
このコードを実行すると、’A’列と’B’列の各カテゴリ値が新しい列として追加され、元の値がそのカテゴリに属している場合は1、そうでない場合は0が割り当てられます。さらに、’A’列の欠損値も新たなダミー変数として認識され、col_A_nanという新しい列が追加されます。
このように、get_dummies関数のdummy_na=Trueパラメータを使用すると、欠損値をダミー変数として扱うことができます。これは、欠損値がランダムに発生するだけでなく、何らかのパターンや意味を持つ場合に特に有用です。ただし、この方法を使用する際は、欠損値がランダムに発生しているのか、それとも何らかの情報を含んでいるのかを事前に確認することが重要です。それによって、欠損値の扱い方を適切に決定することができます。また、欠損値が多すぎる場合は、その列を削除するか、他の方法で欠損値を補完することを検討することもあります。これについては後述します。
多重共線性を防ぐ方法
ダミー変数を作成する際には、多重共線性（マルチコの問題）を防ぐために注意が必要です。多重共線性とは、予測変数間に高度な相関が存在する状態を指し、これが存在すると回帰分析などの結果が不安定になる可能性があります。
ダミー変数を作成するとき、特に一つのカテゴリ変数から複数のダミー変数を作成する場合、ダミー変数間で完全な相関関係（=多重共線性）が生じる可能性があります。これは、「ダミートラップ」とも呼ばれます。
この問題を解決する一つの方法は、一つのダミー変数を削除することです。これにより、ダミー変数間の完全な相関関係を避けることができます。Pandasのget_dummies関数では、drop_first=Trueパラメータを設定することで、最初のダミー変数を自動的に削除することができます。
以下にその方法を示します。
import pandas as pd
# サンプルデータの作成
df = pd.DataFrame({
'A': ['a', 'b', 'a'],
'B': ['b', 'a', 'c']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
# get_dummies関数の使用
df_dummies = pd.get_dummies(df, prefix=['col_A', 'col_B'], drop_first=True)
print("\nDataFrame after get_dummies:")
print(df_dummies)
このコードを実行すると、各カテゴリ値が新しい列として追加され、元の値がそのカテゴリに属している場合は1、そうでない場合は0が割り当てられます。ただし、各カテゴリ変数の最初のダミー変数は削除されます。これにより、ダミー変数間の完全な相関関係を避けることができます。
ただし、この方法を使用すると、削除されたダミー変数に対応するカテゴリ値を直接解釈することはできません。そのカテゴリ値は、他の全てのダミー変数が0の場合にのみ1となります。この点を理解しておくことが重要です。また、drop_first=Trueを使用すると、欠損値を含むデータに対する解釈が難しくなる可能性があるため、注意が必要です。欠損値の扱いについては後述します。