Machine Learning

Pandas, NumPy, scikit-learn など

• 機械学習
• Pandas
• NumPy
• scikit-learn

機械学習

目的

• 分類分けされた答えを探すことを Classification という。
• 特に、A か B かという 2 パターンに分ける場合を Binary classification という。

Tips

• 説明変数と目的変数に相関があるか確認し、あれば学習データに含める

Pandas

• pd.read_csv --- CSV のインポート

# 自動生成される数値連番を行ラベルとして設定したい場合
df = pd.read_csv('../train.csv')

# 1列目の値を行ラベルとしてCSVファイルを読み込みたい場合
df = pd.read_csv('../train.csv', index_col=0)

# インデックス列についた列ラベルを削除する
df.index.name = None

# エンコーディングの指定(UTF-8, Latin-1, Windows-1252など、読めるまで試す)
df = pd.read_csv('../train.csv', encoding='UTF-8')

• pd.DataFrame() --- DataFrame を作る

pd.DataFrame({
  'SomeId': some_array_or_series,
  'SomeSolumn': some_array_or_series,
})

• pd.concat() --- 複数の Dataframe をマージする

pd.concat([df1, df2], axis=1)

• pd.cut() --- 数値データを categorical に変換する

cut_points = [0, 18, 60, 100]
label_names = ['Teenager', 'Adult', 'Senior']
df['Age_categories'] = pd.cut(
    df['Age'],
    cut_points,
    labels=label_names
)

Dataframe

• API (opens new window)
• 表、行、列の操作は Numpy の ndarray とほぼ同じ。下記のように対応していると思ってよい。

Pandas	Numpy
DataFrame	2d-ndarray
Series	1d-ndarray

• Numpy の ndarray と比べたっときの dataframe の特徴
  • 軸ラベルに文字列を使える
  • 同じ列内に複数のデータ型を保持できる
• 列の選択

やりたいこと	Explicit Syntax	Common Shorthand
Series を取得	df.loc[:,列名]	df[列名]
Dataframe を取得（配列を使う）	df.loc[:,列名のArray]	df[列名のArray]
Dataframe を取得（スライスを使う）	df.loc[:,列名:列名]	(省略形は存在しない)

• 行の選択

行を選択したときの Series は基本的に混合型なので、dtype はobjectになることが多い。

やりたいこと	Explicit Syntax	Common Shorthand
Series を取得	df.loc[キー]	(省略形は存在しない)
Dataframe を取得（配列を使う）	df.loc[キーのArray]	(省略形は存在しない)
Dataframe を取得（スライスを使う）	df.loc[キー:キー]	df[キー:キー] （ただし、インデックスが INT 型だと iloc の動作になるので注意）
Dataframe を取得（スライスを使う）	df.iloc[数値:数値]	df[数値:数値]
Dataframe を取得（Boolean Masks を使う）	df.loc[bool_masks]	df[bool_masks]

• 特定のセルの選択
  • df.at['index', 'column']
• Boolean Masks (Boolean Arrays)
  • df[列名] == 'some_value'
  • 各行が条件に合致するかを表す Boolean で構成された Series のこと

male = df['Sex'] == 'male'
survived = df['Survived'] == 1

# Boolean masksはフィルタ条件として使用できる
df[male]

# Boolean masks同士で演算ができる
df[male & survived]
df[male | survived]
df[male & ~survived] # ~は否定

# 中間変数を使わない場合はカッコを忘れずに
df[(df['Sex'] == 'male') & (df['Survived'] == 1)]

• 値の代入 --- 基本的に numpy と同じ

# ある列の値が〇〇である場合に何かをする、というパターン。よく使う。
df.loc[df['age'] == 0, 'age'] = 10

# NaN を意図的に代入するときは`np.nan`を使う。
df.loc[df['age'] == 0, 'age'] = np.nan

# 存在しない列名を指定すると、新しい列が作られる
df['new_column'] = 'new value'

• df.sort_values(カラム名) --- 指定したカラムで並べ替える
• df.pivot_table() --- ピボットテーブルを Dataframe として取得する

df.pivot_table(index="Sex", values=["Survived"])

• df.to_csv('filename.csv', index=False) --- CSV を作成する。index が数値型の自動連番の場合はindex=Falseを忘れずに。

df.to_csv('./result.csv', index=False)

• df.columns 列情報(numpy の index オブジェクト)を取得する。代入することで書き換えも可能。

columns = laptops.columns
# Index(['Manufacturer', 'Model Name', 'Category', 'Screen Size', 'Screen',
#        'CPU', 'RAM', ' Storage', 'GPU', 'Operating System',
#        'Operating System Version', 'Weight', 'Price (Euros)'],
#       dtype='object')

new_columns = []

for column in :
    new_columns.append(column.strip())

laptops.columns = new_columns

• df.rename() --- 列名を変更する

# asix --- 軸の検索方向を指定する
# inplace --- Trueだとdfを書き換える。Falseだと手動での代入が必要。
df.rename({"screen_size": "screen_size_inches"}, axis=1, inplace=True)

• df.dropna(axis=0) --- 欠損値のある行(axis=0)又は列(axis=1)を削除する

NaN について

pandas の（正確には numpy の）int 型は NaN をサポートしていない。 一方 float 型は NaN をサポートしている。 このため、NaN が含まれる値は float 型として扱われる。

Series

Series は key-value ペアから成る配列であり、one-directional なデータでる。Dataframe は Series の集合体といえる。

• API (opens new window)
• 選択

やりたいこと	Explicit Syntax	Shorthand Convention
値を取得(インデックスで)	s.loc[キー]	s[キー]
値を取得(場所で)	s.iloc[数値]	（省略形は存在しない）
Series を取得（配列を使う）	s.loc[[キー, キー]]	s[[キー, キー]]
Series を取得（スライスを使う）	s.loc[キー:キー]	s[キー:キー] （ただし、インデックスが INT 型だと iloc の動作になるので注意）
Series を取得（スライスを使う）	s.iloc[数値:数値]	s[数値:数値]

• Vectorized Operations(ベクター計算) --- 使い方は Numpy と同じ
• s.fillna(1234) --- 値がないセルを埋める
• s.value_counts() --- 値の出現数を Series として取得する。デフォルトでは NaN は無視される。
• s.unique() --- ユニークな値を配列(ndarray)として取得する
• s.get_dummies() --- シリーズを複数の列に分解して Dataframe として取得する

pd.get_dummies(train['Pclass'], prefix='Pclass')

• series を df に結合する
  • df['age'] = series
  • 行ラベルをもとに結合される。Excel の vlookup のようなもの。
  • 該当する値がない行には NaN が設定される。
• s.str.***() --- vectorized string methods を使う。Series が返る。

# `(`を削除する
s.str.replace('(', '')

# `-`でsplitし、1番目の要素を取得する
s.str.split('-').str[0]

• s.astype(int) --- 指定した型に変換する
• s.map(mapping_dict) --- 指定したマッピングに基づいて値を修正する

# ここに列挙しなかったものはすべてNaNになってしまうので注意する
mapping_dict = {
    'Android': 'Android',
    'Chrome OS': 'Chrome OS',
    'Linux': 'Linux',
}
s['os'] = s['os'].map(mapping_dict)

Dataframe, Series 共通

本項のdf(Dataframe)は、一部を除きs(Series)に置き換えても動作する。

情報表示

• df.head() --- 先頭数行を表示する
• df.tail() --- 末尾数行を表示する
• df.describe() --- 統計情報を表示する
  • (df のみ) デフォルトでは数値型の列のみが集計対象になる。オブジェクト型の列情報を表示するにはinclude='all'等が必要
• df.shape --- データ数(と列数)を Tuple で取得する
• df.dtypes --- 型を表示する
  • object型 --- 他のどの型にも当てはまらない場合。殆どの場合は文字列を表す。
• df.info() --- データ数と型を表示する。shape+dtypes。

選択

• locは軸ラベルで選択したいとき、ilocは位置で選択したいときに使う
  • df.loc[1] 行ラベルが1のデータ
  • df.iloc[1] 行の位置が 2 番目であるデータ
  • df.loc[0:5]は最後を含む
  • df.iloc[0:5]は最後を含まない
• df.select_dtypes(include=['int64']) --- 型が位置する列を DF として取得する

Boolean Mask の作成

• df.isnull()|s.notnull() --- Null であるか
• df.isin(['a','b','c']) --- 与えた配列に含まれるか

変換、ループ

• *series, *dfで keyword args に変換できる
• **series, **dfで dict に変換できる
• .keys()|.values()|.items()などを使ってループ処理を行える

Aggregation

• df.agg(['max','min'])
• df.max()
• df.min()
• df.mean()
• df.median()
• df.mode()
• df.sum()
• 縦方向に集計(列ごとの結果を求める) axis=0|axis='index'
• 横方向に集計(行ごとの結果を求める) axis=1|axis='column'
• 適宜numeric_only引数を指定する
• df.all() 全ての値が True である。axis=0|1|Noneを設定できる。any(df)ではないので注意。
• df.any() いずれかの値が True であるか。axis=0|1|Noneを設定できる。all(df)ではないので注意。

Groupby

• df.groupby('city').groups -> dict
• df.groupby('city').get_group('osaka') -> dataframe
• df.groupby('city').size() -> series
• タイプが categorical な列を groupby するときは、observed=Trueのオプションをつけること。そうしないと、該当するデータがないグループも出力されてしまう。

df = pd.DataFrame({
    'brand': ['bmw','bmw','benz'],
    'price': [100, 200, -50]
}) \
.astype({'brand': 'category'}, inplace=True)

df[df['price'] > 0].groupby('brand').size()
# brand
# benz    0
# bmw     2
# dtype: int64

df[df['price'] > 0].groupby('brand', observed=True).size()
# brand
# bmw    2
# dtype: int64

グラフ等

• Dataframe.plot.*() => plt.show() でグラフを作成する

import matplotlib.pyplot as plt
df.plot.bar()
plt.show()

• 複数の Dataframe を重ねてグラフにする

# フィルタ済みのDataframeを取得する
survived = train[train['Survived'] == 1]
died = train[train['Survived'] == 0]

# ヒストグラムを描写
survived['Age'].plot.hist(alpha=0.5, color='red', bins=50)
died['Age'].plot.hist(alpha=0.5, color='blue', bins=50)

# 凡例の表示
plt.legend(['Survived', 'Died'])

plt.show()

nullable なデータタイプ

以前の pandas では、文字列タイプや値が欠損している数値タイプの扱いに難があった。

• 文字列はobjectタイプになる
• bool タイプの中に欠損値が混ざるとboolからobjectタイプになる
• int タイプの中に欠損値が混ざるとintからfloatタイプになる　などなど

Pandas version 1.0.0 以降では、欠損値を許容するデータタイプが追加された（現在は実験的扱い）。

• StringDtype
• BooleanDtype(bool でなく boolean)
• Int64Dtype(I が大文字)
• Int32Dtype(I が大文字)

上記タイプの欠損値には、新たに追加された欠損値スカラであるpd.NAが使用される。 逆にnumpy.nanやNoneがデータに入り込むとobject型になってしまうので注意。

上記タイプは今のところデフォルトでは使用されないものの、df.convert_dtypes()とすることで、データタイプを一括して欠損値を許容するタイプに適切に変換できる。

 #   Column   Non-Null Count  Dtype
---  ------   --------------  -----
 0   id       5 non-null      int64
 1   name     5 non-null      object
 2   work     5 non-null      object
 3   email    5 non-null      object
 4   dob      5 non-null      int64
 5   address  5 non-null      object
 6   city     5 non-null      object
 7   optedin  5 non-null      bool

をdf.convert_dtypes()すると

 #   Column   Non-Null Count  Dtype
---  ------   --------------  -----
 0   id       5 non-null      Int64
 1   name     5 non-null      string
 2   work     5 non-null      string
 3   email    5 non-null      string
 4   dob      5 non-null      Int64
 5   address  5 non-null      string
 6   city     5 non-null      string
 7   optedin  5 non-null      boolean

になる。

NumPy

数値型の dataframe では numpy が使われている。

• np.array(n次元配列) --- ndarray を作成する
• np.genfromtxt() --- ndarray を作成する

ndarray = np.genfromtxt('some.csv', delimiter=',', skip_header=1)

• ndarray.shape --- 軸(次元)ごとのデータ数を Tuple で取得する
• ndarray.dtype --- 型を表示する(dtypesではないので注意)
• ndarray の選択

ndarray[1,3] # valueで
ndarray[1:5, 2:4] # Sliceで
ndarray[[1,2,3], [2,3,5]] # Arrayで
ndarray[someBoolArray, someBoolArray] # Boolで

• Vectorized Operations(ベクター計算)

ndarray + ndarray
ndarray - ndarray
ndarray * ndarray
ndarray / ndarray

• 1d-ndarray の統計情報

ndarray.min()
ndarray.max()
ndarray.mean()
ndarray.sum()

• 2d-ndarray の統計情報

ndarray.max()
ndarray.max(axis=0) # 列方向のまとまりで計算して1d-ndarrayを返す
ndarray.max(axis=1) # 行方向のまとまりで計算して1d-ndarrayを返す

• boolean indexing

# 1d-ndararyに比較演算子を使うと、Booleanの1d-arrayが返ってくる
less_than_five = ndarray[:, 3] < 5

# Booleanの1d-arrayでフィルタする
ndarray[less_than_five]

# フィルタしたうえで特定の列を取得する
ndarray[less_than_five, 1:4]

• 値の代入

ndarray[3, 5] = 1 # 特定セル
ndarray[3] = 1 # 特定の行すべて
ndarray[:, 5] = 1 # 特定の列すべて
ndarray[2:4, 5] = 1 # 一部行の特定の列すべて

# ある列の値が〇〇なら、フラグ列に値を代入する、というパターン
ndarray[ndarray[:, 4] < 50, 5] = 1

scikit-learn

• estimator(モデルのインスタンス）を作る

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
estimator = LogisticRegression(solver='lbfgs')

• estimator.fit() --- モデルに学習させる

# estimator.fit(X, y) で学習させる
# 第一引数(X) --- 学習させたいデータからなる、2次元配列(=Dataframe)
# 第二引数(y) --- 予測したい結果からなる、1次元配列(=Series)
all_X = train[columns]
all_y = train['Survived']

estimator.fit(all_X, all_y)

• train_test_split() --- データを訓練用とテスト用に分割する

from sklearn.model_selection import train_test_split

train_X, test_X, train_y, test_y = \
  train_test_split(all_X, all_y, test_size=0.2, random_state=0)

• estimator.predict() --- 学習済みモデルを使って予測を行う

estimator.predict(test_X) # 結果は配列として返ってくる

• accuracy_score() --- 正答率を算出する

from sklearn.metrics import accuracy_score

# accuracy_scoreには1次元の配列（SeriesやArrayなど）を渡す
# 第一引数 --- 正しいデータ
# 第二引数 --- 予測したデータ
accuracy = accuracy_score(test_y, predictions)
accuracy

• cross_val_score() --- k-fold cross validation を行う

from sklearn.model_selection import cross_val_score
# cvは折りたたみの回数
# 結果は配列で返ってくる
scores = cross_val_score(estimator, X, y, cv=5)