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。

パンダでグループ平均を計算する方法
パンダでグループ中央値を計算する方法
Pandasでグループごとにモードを計算する方法