Pandas で 5 つの数値の要約を計算する方法

5 桁の要約は、次の 5 つの値を使用して一連のデータを要約する方法です。

• 最小
• 最初の四分位
• 中央値
• 第 3 四分位
• 最大

5 桁の要約は、次のようにデータ分布の簡潔な要約を提供するため便利です。

• 中央値を使用して、中央値がどこにあるかを示します。
• これは、第 1 四分位数と第 3 四分位数を使用してデータの分布を示します。
• 最小値と最大値を使用してデータの範囲を示します。

pandas DataFrame 内の変数の 5 つの数値の要約を計算する最も簡単な方法は、次のようにdescription()関数を使用することです。

 df. describe (). loc [[' min ', '25 % ', '50 % ', '75% ', ' max ']]

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: Pandas DataFrame で 5 つの数値の要約を計算する

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 データフレームがあるとします。

 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

次の構文を使用して、DataFrame 内の各数値変数の 5 つの数値の要約を計算できます。

 #calculate five number summary for each numeric variable
df. describe (). loc [[' min ', '25 % ', '50 % ', '75% ', ' max ']]

      points assists rebounds
min 11.0 4.0 5.00
25% 14.0 6.5 6.00
50% 18.5 8.0 8.50
75% 20.5 9.0 10.25
max 28.0 12.0 12.00

ポイント変数の結果を解釈する方法は次のとおりです。

• 最小値は11です。
• 25 パーセンタイルの値は14です。
• 50 パーセンタイル値は18.5です。
• 75 パーセンタイル値は20.5です。
• 最大値は28です。

ヘルプ変数とリバウンド変数の値も同様に解釈できます。

DataFrame 内の特定の変数の 5 つの数値の要約のみを計算したい場合は、次の構文を使用できます。

 #calculate five number summary for the points variable
df[' points ']. describe (). loc [[' min ', '25 % ', '50 % ', '75% ', ' max ']]

min 11.0
25% 14.0
50% 18.5
75% 20.5
max 28.0
Name: points, dtype: float64

出力には、ポイント変数のみの 5 桁の要約が表示されます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、他の一般的なパンダのタスクを実行する方法について説明します。

Pandas: 列内の値の頻度数を取得する方法
パンダ: グループごとの平均を計算する方法
パンダ: グループごとに中央値を計算する方法