modepandasPythonのpandasで平均値や中央値、最頻値を求める方法を紹介します。今回紹介するメソッドは引数が似ているので使いやすいと思います。平均値と中央値では以下のDataFrameを使います。Trueでint、float、boolの行や列のみ計算bool値の列はTureの割合を返す。Falseですべての行や列で計算(エラーの可能性有)pandas.DataFrame.meanの公式ページaverageとmeanの違い一般にaverageもmeanも平均(算術平均:合計を個数で割る平均)と言う意味。)をまとめての「平均」で、meanは単なる算術平均としての「平均」として区別されています。)と訳されることがあります。float64列5はbool値になっています。False])このとき、Tureの割合を平均として返します。numericnumeric_onlyなしでも数値だけで平均を計算してくれます。全て数値になっているかどうかのチェックに使えそうですね。中央値:median引数は平均(mean)と同じ。numeric_onlyの役割も平均と同じ。bool値の列はTrue=1、False=0として中央値を計算する。float64bool値の処理True=1、False=0に変換(例:列3なら「1,1,0,0」)小さいもの順に並べる(例:列3なら「0,0,1,1」)真ん中の数値を求める。float64数値に変換することさえ知っていればOKです。中央値の計算方法は変わりません。最頻値:mode引数はaxis、numeric_only、dropna役割は平均(mean)と同じdropna=FalseでNaNも値とみなす(デフォルトはTrue)pandas.DataFrame.meanの公式ページ以下のDataFrameをもとに最頻値を求めます。#axis=0は無くてもOK列ごとの最頻値デフォルトではNaNが最頻値としてみなされることはない。列1は文字列なので無視されています。df3.mode(dropna=False)12#NaNを無視df3.mode(dropna=False)NaNを値として最頻値を求めるデフォルト(dropna=True)ではNaNを無視しますが、Falseにすると最頻値としてみなされることがあります。求め方をまとめました。簡単な関数なのですぐに使えると思います。参考になれば幸いです。【pandas】DataFrameの最大値・最小値を抽出する方法(max・min・describe)この記事ではPythonのpandasでDataFrameの最大値や最小値を求める方法を解説していきます。後半には日付データに関することも書いています。以下のDataFrameを使います。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。ABOUT独学で学んだことをアウトプットしているブログです。とことん独学ブログ.。