パンダ: カテゴリカル変数に description() を使用する方法

デフォルトでは、pandas のdescription()関数は、DataFrame 内のすべての数値変数の記述統計を計算します。

ただし、次の方法を使用して、カテゴリ変数の記述統計を計算することもできます。

方法 1: カテゴリ変数の記述統計を計算する

 df. describe (include=' object ')

このメソッドは、DataFrame 内の各カテゴリ変数のcount 、 unique 、 top 、およびfreqを計算します。

方法 2: すべての変数のカテゴリ記述統計を計算する

 df. astype (' object '). describe ()

このメソッドは、DataFrame 内の各変数のcount 、 unique 、 top 、およびfreqを計算します。

次の例は、さまざまなバスケットボール選手に関する情報を含む次のパンダ データフレームで各メソッドを使用する方法を示しています。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 20 9 9
7:28 4 12

例 1: カテゴリ変数の記述統計量を計算する

次の構文を使用して、DataFrame 内の各カテゴリ変数の記述統計を計算できます。

 #calculate descriptive statistics for categorical variables only
df. describe (include=' object ')

team
count 8
single 8
top A
freq 1

出力には、DataFrame 内の単一のカテゴリ変数 ( team ) のさまざまな記述統計が表示されます。

結果を解釈する方法は次のとおりです。

• count : チーム列には 8 つの値があります。
• unique : チーム列には 8 つの一意の値があります。
• top : 「トップ」値 (つまり、アルファベットの最高値) は A です。
• freq : この最大値は 1 回出現します。

例 2: すべての変数のカテゴリ記述統計を計算する

次の構文を使用して、DataFrame 内の各変数のcount 、 unique 、 top 、およびfreqを計算できます。

 #calculate categorical descriptive statistics for all variables
df. astype (' object '). describe ()

        team points assists rebounds
count 8 8 8 8
single 8 7 5 7
top A 14 9 6
freq 1 2 3 2

出力には、数値変数を含む、DataFrame 内の各変数のcount 、 unique 、 top 、およびfreqが表示されます。

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。

パンダ: グループごとに description() を使用する方法
パンダ: 特定のパーセンタイルで description() を使用する方法
パンダ：describe() を使用して科学表記を削除する方法