アルバイト募集2018-09-11Pandasで平均を求めるmean関数の使い方Tweetmean関数APIドキュメントparams:returns:列ごとの平均を求める行ごとの平均を求めるNaN値を無視しない数値データのみで平均値を求めるMultiindexの特定の階層のラベルごとにまとめるdescribe関数を使った求め方まとめ参考PandasにはNumPyと同様に平均を求める関数が存在します。今回はPandasで平均を求めるmean関数の使い方について解説します。mean関数mean関数は平均を求めてくれる関数です。APIドキュメントmean関数のAPIドキュメントは以下の通りです。(省略可能)初期値None縦か横、どちらの方向に要素の平均を求めていくかを指定します。(省略可能)初期値True平均を計算する際、欠損値を無視するかどうかを指定します。無視しない場合、NaN値が含まれているとエラーが返ります。(省略可能)初期値None指定した軸(axis)のラベルがMultiIndexだった場合、どの階層に沿って平均を求めるか指定します。(省略可能)初期値NoneTrueにするとデータ型がfloat,int,boolのカラムのみで平均を計算します。Falseの場合、全ての型で計算できないか試みます。returns:平均値をデータとするSeries(levelが指定されている場合はDataFrame)が返されます。引数自体はシンプルなので、Pandasにある程度慣れている方なら名称だけで意味がわかるものも多いのではないでしょうか。使い方をみていきましょう。列ごとの平均を求める特に引数を指定しない場合は列ごとの平均を求めてくれます。文字列データは無視されます。float64行ごとの平均を求める行ごとの平均を求めるにはaxis=1またはaxis='columns'と指定します。float64NaN値を無視しないskipna=FalseにするとNaN値が1つでも含まれているデータの平均値はNaNとなります。'2'といった文字列データだが並びが数値になっているものが無い限り、numeric_only=Trueにしておくとデータ型を数値のものに限って平均を計算してくれるので意図しない計算結果を出すケースを減らすことができます。float64列’D’については123456を6で割った値になっています。これは、文字列の結合を行った後に、データ数で割るという処理を行っているためです。いった結果が必要ない場合、numeric_only=Trueとすると解決します。float64Multiindexの特定の階層のラベルごとにまとめるMultiIndexを持っているデータに対しては、level引数でどのラベルごとにまとめたいかを指定することができます。6.500000describe関数を使った求め方describe関数はデフォルトで列ごとの平均などをまとめて求めてくれます。5.000000describe関数の詳しい使い方は以下の記事で解説しています。/features/pandas-describe.htmlまとめ今回は平均を求めるmean関数の使い方についてまとめました。平均を含めた他の値も一気に求めることのできるdescribe関数についても少し触れました。統計分析の文脈で使用する場合、平均値の値が知りたい場合は特別な指定をする必要がない限りはdescribe関数で事足りる上、他の情報も表示してくれます。そのため、普段のデータ分析ではdescribe関数の出番の方が多くなりますが、平均値をさらに加工したりする場合にはmean関数を使うと便利そうです。DocumentationTweetDeepAgeではAIに関する厳選した内容を記事にしてお届けします。