マッピング処理とは？データを対応づける基本操作【DS検定】

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まず結論

マッピング処理とは、ある値を別の値に対応づけて変換する処理です。

DS検定では、「カテゴリやコードを別の意味のある値に置き換える前処理」として理解できるかが重要です。

直感的な説明

例えば、アンケートデータに次のような値が入っていたとします。

顧客ID	性別
1	1
2	2
3	1

このままだと、「1 = 男性」「2 = 女性」なのかが分かりません。

そこで、次の対応ルールを使います。

1 → 男性
2 → 女性

変換すると、次のようになります。

顧客ID	性別
1	男性
2	女性
3	男性

このように、ある値を別の値に対応づけて置き換える操作を マッピング処理（mapping） と呼びます。

データ分析では、例えば次の変換で使われます。

コード → 意味のある値
カテゴリ → 数値
数値 → ラベル

定義・仕組み

マッピング処理とは、データの値を別の値に対応づけて変換する処理です。

多くの場合は、対応表（ルール）を使います。

元の値	変換後
A	優良顧客
B	一般顧客
C	要フォロー

このルールに従って、

A → 優良顧客
B → 一般顧客
C → 要フォロー

のように変換します。

Pythonのデータ分析では、map や replace などの処理としてよく登場します。

つまりマッピング処理は、データの意味や表現を整理する前処理の一つです。

どんな場面で使う？

① コードデータを意味のある値に変換

例えば商品カテゴリを次のように変換します。

コード	商品カテゴリ
101	食品
102	日用品
103	家電

② カテゴリを数値に変換

例えば満足度を次のように対応づけます。

高 → 3
中 → 2
低 → 1

③ 数値をラベル化

例えば年齢を区分へ変換します。

0〜19 → 未成年
20〜64 → 現役世代
65〜 → 高齢者

このように、分析しやすい形へデータを変換するのがマッピング処理です。

よくある誤解・混同

① エンコーディングとの混同

用語	意味
マッピング	値を別の値に対応づけて置き換える
エンコーディング	機械学習などで使えるようカテゴリを数値化する

エンコーディングは、値を対応づけて変換するという意味ではマッピングの一種と考えられます。

② データ結合（JOIN）との混同

❌ マッピング = テーブルを結合する処理
⭕ マッピング = 値を対応づけて変換する処理

テーブル同士を結合する処理は JOIN です。

③ 集計処理との混同

❌ 複数の値をまとめて計算する
⭕ ある値を別の値へ置き換える

マッピングは、集計ではなく変換です。

まとめ（試験直前用）

マッピング処理 = 値を別の値に対応づけて変換する処理
コード → 意味のある値への変換でよく使う
カテゴリ → 数値、数値 → ラベルにも使える
JOIN（結合）や集計処理とは別物

DS検定では、「値を対応づけて置き換える処理」と書かれていたら、マッピング処理を疑うのが判断基準です。

対応スキル項目（データサイエンス力シート）

データ理解・前処理
データ加工
★ データの前処理（欠損値処理、正規化、カテゴリ変数の処理など）を理解している

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