get_dummies関数の概要
Pandasのget_dummies関数は、カテゴリ変数をダミー変数に変換するための便利なツールです。カテゴリ変数とは、固定された数の異なるグループまたはカテゴリに分けられる変数のことを指します。例えば、性別（男性、女性）、血液型（A型、B型、O型、AB型）などがあります。
get_dummies関数は、カテゴリ変数の各カテゴリを新しいダミー変数として表現し、その変数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を割り当てます。これにより、カテゴリ変数を数値データに変換し、機械学習アルゴリズムなどで扱いやすくなります。
次のような形式で使用します：
pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None)
この関数は、データフレーム内の一つまたは複数のカテゴリ変数列をダミー変数に変換します。具体的な使用例と注意点については、次の小見出しで詳しく説明します。
get_dummies関数のパラメータ
Pandasのget_dummies関数は、以下のパラメータを持っています：
pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None)
各パラメータの詳細は以下の通りです：
-
data: ダミー変数に変換したいデータフレームまたはシリーズを指定します。 -
prefix: ダミー変数の列名に追加するプレフィックスを指定します。リストを指定すると、リストの長さはdataの列数と一致しなければなりません。 -
prefix_sep: プレフィックスとダミー変数の名前を区切る文字列を指定します。デフォルトは'_'です。 -
dummy_na:Trueに設定すると、欠損値もダミー変数として扱います。デフォルトはFalseです。 -
columns: ダミー変数に変換する列を指定します。Noneに設定すると、すべてのカテゴリ変数の列が対象となります。 -
sparse:Trueに設定すると、ダミー変数のデータフレームはSparseDataFrameとして返されます。デフォルトはFalseです。 -
drop_first:Trueに設定すると、各カテゴリ変数から最初のカテゴリを削除します。これはダミー変数のトラップ（多重共線性）を避けるために使用されます。デフォルトはFalseです。 -
dtype: ダミー変数のデータ型を指定します。デフォルトはnp.uint8です。
これらのパラメータを適切に設定することで、get_dummies関数は非常に柔軟にカテゴリ変数のダミー化を行うことができます。具体的な使用例については、次の小見出しで詳しく説明します。
get_dummies関数の使用例
以下に、Pandasのget_dummies関数の使用例を示します。ここでは、カテゴリ変数を持つシンプルなデータフレームを作成し、そのカテゴリ変数をダミー変数に変換します。
import pandas as pd
# カテゴリ変数を持つデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'A': ['a', 'b', 'a'],
'B': ['b', 'a', 'c']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
# get_dummies関数を使用してカテゴリ変数をダミー変数に変換
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、以下のような出力が得られます：
Original DataFrame:
A B
0 a b
1 b a
2 a c
DataFrame after get_dummies:
col_A_a col_A_b col_B_a col_B_b col_B_c
0 1 0 0 1 0
1 0 1 1 0 0
2 1 0 0 0 1
元のデータフレームのA列とB列の各カテゴリが新しいダミー変数として表現され、その変数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が割り当てられています。これにより、カテゴリ変数が数値データに変換され、機械学習アルゴリズムなどで扱いやすくなります。
get_dummies関数での欠損値の扱い
Pandasのget_dummies関数は、欠損値の扱いにも対応しています。具体的には、dummy_naパラメータを使用することで、欠損値を別のダミー変数として扱うことができます。
pandas.get_dummies(data, dummy_na=True)
上記のようにdummy_naパラメータをTrueに設定すると、欠損値もダミー変数として扱います。これにより、欠損値がある場合でもget_dummies関数を適用することができます。
以下に、欠損値を含むデータフレームに対してget_dummies関数を適用した例を示します。
import pandas as pd
import numpy as np
# 欠損値を含むデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'A': ['a', 'b', np.nan],
'B': ['b', np.nan, 'c']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
# get_dummies関数を使用してカテゴリ変数をダミー変数に変換
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、以下のような出力が得られます：
Original DataFrame:
A B
0 a b
1 b NaN
2 NaN c
DataFrame after get_dummies:
col_A_a col_A_b col_A_nan col_B_b col_B_c col_B_nan
0 1 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0 0 1
2 0 0 1 0 1 0
元のデータフレームのA列とB列の各カテゴリ、および欠損値が新しいダミー変数として表現されています。これにより、欠損値を含むカテゴリ変数も数値データに変換し、機械学習アルゴリズムなどで扱いやすくなります。
get_dummies関数と多重共線性
Pandasのget_dummies関数を使用する際に注意すべき重要な点の一つが、多重共線性（Multicollinearity）です。多重共線性とは、予測変数間に強い相関関係が存在する状態を指します。これは、機械学習モデルのパフォーマンスを低下させ、不安定な結果をもたらす可能性があります。
get_dummies関数を使用してカテゴリ変数をダミー変数に変換すると、ダミー変数間に完全な線形関係が生じる可能性があります。これは、ダミー変数の一つが他のダミー変数から完全に予測可能であるためです。例えば、性別を表すダミー変数（男性、女性）がある場合、一方の変数が1であれば他方の変数は必ず0になります。
この問題を解決するために、get_dummies関数ではdrop_firstパラメータを提供しています。このパラメータをTrueに設定すると、各カテゴリ変数から最初のカテゴリを削除します。これにより、ダミー変数間の完全な線形関係を避け、多重共線性の問題を軽減することができます。
以下に、drop_firstパラメータを使用した例を示します。
import pandas as pd
# カテゴリ変数を持つデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'A': ['a', 'b', 'a'],
'B': ['b', 'a', 'c']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
# get_dummies関数を使用してカテゴリ変数をダミー変数に変換
df_dummies = pd.get_dummies(df, prefix=['col_A', 'col_B'], drop_first=True)
print("\nDataFrame after get_dummies with drop_first=True:")
print(df_dummies)
このコードを実行すると、以下のような出力が得られます：
Original DataFrame:
A B
0 a b
1 b a
2 a c
DataFrame after get_dummies with drop_first=True:
col_A_b col_B_b col_B_c
0 0 1 0
1 1 0 0
2 0 0 1
各カテゴリ変数から最初のカテゴリが削除されていることがわかります。これにより、ダミー変数間の完全な線形関係が避けられ、多重共線性の問題が軽減されます。