Pandas でグループ平均を計算する方法 (例あり)

次の方法を使用して、パンダ間のグループごとの平均値を計算できます。

方法 1: 列ごとにグループ化された列の平均を計算する

 df. groupby ([' group_col '])[' value_col ']. mean ()

方法 2: 単一列でグループ化された複数の列の平均を計算する

 df. groupby ([' group_col '])[' value_col1 ', ' value_col2 ']. mean ()

方法 3: 複数の列でグループ化された列の平均を計算する

 df. groupby ([' group_col1 ', ' group_col2 '])[' value_col ']. mean ()

次の例は、次の pandas DataFrame で各メソッドを実際に使用する方法を示しています。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'F', 'F', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G'],
                   ' points ': [30, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [4, 3, 7, 7, 12, 15, 8, 4]})

#view DataFrame
print (df)

  team position points assists
0 AG 30 4
1 AF 22 3
2 FY 19 7
3 AG 14 7
4 BF 14 12
5 BF 11 15
6 BG 20 8
7 BG 28 4

例 1: 列ごとにグループ化された列の平均を計算する

次のコードは、チーム列ごとにグループ化されたポイント列の平均値を計算する方法を示しています。

 #calculate mean of points grouped by team
df. groupby (' team ')[' points ']. mean ()

team
At 9:25 p.m.
B 18.25
Name: points, dtype: float64

結果から次のことがわかります。

• チーム A の平均ポイント値は21.25です。
• チーム B の平均ポイント値は18.25です。

例 2: 単一の列でグループ化された複数の列の平均を計算する

次のコードは、チーム列ごとにグループ化されたポイント列の平均値とアシスト列の平均値を計算する方法を示しています。

 #calculate mean of points and mean of assists grouped by team
df. groupby (' team ')[[' points ', ' assists ']]. mean ()

       assist points
team		
At 21.25 5.25
B 18.25 9.75

出力には、各チームの平均ポイント値と平均アシスト値が表示されます。

例 3: 複数の列でグループ化された列の平均を計算する

次のコードは、チーム列とポジション列ごとにグループ化されたポイント列の平均値を計算する方法を示しています。

 #calculate mean of points, grouped by team and position
df. groupby ([' team ', ' position '])[' points ']. mean ()

team position
FY 20.5
      G 22.0
BF 12.5
      G 24.0
Name: points, dtype: float64

結果から次のことがわかります。

• チーム A とポジション F のプレーヤーの平均ポイント値は20.5です。
• チーム A とポジション G のプレーヤーの平均ポイント値は22です。
• チーム B およびポジション F のプレーヤーの平均ポイント値は12.5です。
• チーム B およびポジション G のプレーヤーの平均ポイント値は24です。

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機能を実行する方法を説明します。

Pandas でグループごとの最大値を見つける方法
パンダでグループごとの合計を見つける方法
Pandas でグループごとに分位数を計算する方法