パンダで平均、中央値、最頻値を計算する方法
次の関数を使用して、pandas DataFrame の各数値列の平均、中央値、および最頻値を計算できます。
print ( df.mean (numeric_only= True )) print (df. median (numeric_only= True )) print (df. mode (numeric_only= True ))
次の例は、これらの関数を実際に使用する方法を示しています。
例: Pandas での平均、中央値、最頻値の計算
4 つの異なる試合でさまざまなバスケットボール選手が獲得したポイントに関する情報を含む次のパンダ データフレームがあるとします。
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'], ' game1 ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28], ' game2 ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4], ' game3 ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12], ' game4 ': [9, 8, 10, 9, 14, 15, 10, 11]}) #view DataFrame print (df) player game1 game2 game3 game4 0 A 18 5 11 9 1 B 22 7 8 8 2 C 19 7 10 10 3 D 14 9 6 9 4 E 14 12 6 14 5 F 11 9 5 15 6 G 20 9 9 10 7:28 4 12 11
次の構文を使用して、各数値列の平均値を計算できます。
#calculate mean of each numeric column print ( df.mean (numeric_only= True )) game1 18,250 game2 7,750 game3 8.375 game4 10,750 dtype:float64
結果から次のことがわかります。
- game1列の平均値は18.25です。
- game2列の平均値は7.75です。
- game3列の平均値は8.375です。
- game4列の平均値は10.75です。
次に、次の構文を使用して、各数値列の中央値を計算できます。
#calculate median of each numeric column print (df. median (numeric_only= True )) game1 18.5 game2 8.0 game3 8.5 game4 10.0 dtype:float64
結果から次のことがわかります。
- game1列の中央値は18.5です。
- game2列の中央値は8です。
- game3列の中央値は8.5です。
- game4列の中央値は10です。
次に、次の構文を使用して、各数値列のモードを計算できます。
#calculate mode of each numeric column print (df. mode (numeric_only= True )) game1 game2 game3 game4 0 14.0 9.0 6.0 9 1 NaN NaN NaN 10
結果から次のことがわかります。
- game1列のモードは14です。
- game2列のモードは9です。
- game3列のモードは6です。
- game4列のモードは9と10です
game4列には 2 つのモードがあったことに注意してください。これは、その列に最も頻繁に表示される値が 2 つあったためです。
注: pandas のdescription()関数を使用して、各列についてより詳しい統計を生成することもできます。
追加リソース
次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。