質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

87.37%

下方偏差を求めたいが、min関数でValueError

解決済

回答 1

投稿

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 619

score 9

前提・実現したいこと

下方偏差を求めようとして、四苦八苦しています。
具体的には、下記data1のvalue列から、coment列の計算式にて、
periodsの期間(今回3)でローリングしながら、want列の値をanswer列にて出力したいです。
識者の方、どうかよろしくお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

2つの問題に直面しています。

  1. 機能を実装中に、以下のエラーメッセージが発生し、独力での解決ができません。
  2. 上記解消したとして、pandasでのfor文を駆使しないといけませんが、どうやってwant列を実現できるのかイメージがついていない
df1['answer'] = min(df1['value'].shift(periods-1)-df1['value'].shift(periods-1),0)**2
  ...
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
P

該当のソースコード

以下実現したいことをサンプルに変換したソースコード全文になります

import pandas as pd
import numpy as np
import io

periods=3

data1 = """day,value,want,coment
1,5,,
2,3,,
3,4,5,"← 5 = min(5-5,0)^2 + min(3-5,0)^2 + min(4-5,0)^2"
4,6,0,"← 0 = min(3-3,0)^2 + min(4-3,0)^2 + min(6-3,0)^2"
5,3,1,"← 1 = min(4-4,0)^2 + min(6-4,0)^2 + min(3-4,0)^2"
6,4,13,"← 13 = min(6-6,0)^2 + min(3-6,0)^2 + min(4-6,0)^2"
"""

df1 = pd.read_csv(io.StringIO(data1))
print(df1)
#    day  value  want                                             coment
# 0    1      5   NaN                                                NaN
# 1    2      3   NaN                                                NaN
# 2    3      4   5.0   ← 5 = min(5-5,0)^2 + min(3-5,0)^2 + min(4-5,0)^2
# 3    4      6   0.0   ← 0 = min(3-3,0)^2 + min(4-3,0)^2 + min(6-3,0)^2
# 4    5      3   1.0   ← 1 = min(4-4,0)^2 + min(6-4,0)^2 + min(3-4,0)^2
# 5    6      4  13.0  ← 13 = min(6-6,0)^2 + min(3-6,0)^2 + min(4-6,0)^2

df1['answer'] = min(df1['value'].shift(periods-1)-df1['value'].shift(periods-1),0)**2 # ValueError発生!!!

print(df1)

試したこと

  • 下記のみ単独でprintして値が得られていることは確認
    df1['value'].shift(periods-1)-df1['value'].shift(periods-1)
  • min(0,0)でエラーは発生しないことを確認
  • ()でくくってみたり、.fillna(0)をつけてみたり、色々やったのですが、解決できません
  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

回答 1

checkベストアンサー

+1

min()の扱いですが、現状のように

ret = min(df1['value'].shift(T1)-df1['value'].shift(T2),0) ** 2


とすると、配列(Series)と数値(0)との比較になってしまいますのでエラーが発生します。
Seriesの全要素に対して比較(min())を行いたいのであれば、Series.apply() を使って

ret = (df1['value'].shift(T1)-df1['value'].shift(T2)).apply(lambda d:min(d,0)**2)

のようにするか、Series.mask()を使って

tmp = df1['value'].shift(T1)-df1['value'].shift(T2)
ret =  tmp.mask(tmp>0,0) ** 2


のようにすると良いかと思います。

あとは複数回の計算をループを使って

periods = 3
df1['answer'] = 0
for i in range(periods):
    tmp = df1['value'].shift(i)-df1['value'].shift(periods-1)
    df1['answer'] += tmp.mask(tmp>0,0) ** 2


のように書くと良いのではないでしょうか。

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2019/10/18 10:42

    また助けてもらいありがとうございます。m(__)m
    他のmagichanさんの回答も見させてもらってますが、いつも簡潔なコードで恐れ入ります。
    まだこれから実装確認するところで、自分理解が追い付いていないですが、
    取り急ぎお礼のみ先にさせていただきます。

    キャンセル

  • 2019/10/18 11:17

    動作確認して実現したかったことが完璧にできていることを確認しました。
    ambiguousと怒られた原因が分かりました。その解決方法として、maskを使うことは思いもつきませんでした。
    複数回の計算ループも回答も理解できました。こうやって使うんですね。。自分で思いつく実力がまだ無いですが、今回頂いた回答を参考にすれば、自分でも時間かければできる自信がつきました。
    ありがとうございました。

    キャンセル

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 87.37%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

関連した質問

同じタグがついた質問を見る