pandas入門6_「Dataframeの操作と統計量」

こんにちは、ワタルです。

さっと見て、「あぁそうだったそうだった」と確認できるハンドブックのような存在を目指して。

pandas入門第6回目、「Dataframeの操作と統計量」です。

今回の学習内容

今回は、dataframeの合計や累積、様々な統計量の調べ方について学んでいきます。

今回学ぶ関数

今回は、以下の関数について学びます。

dataframe.sum()(行方向の合計)
dataframe.sum(axis=1)(列方向の合計)
dataframe.min()(行方向の最小値を求める。)
dataframe.max()(行方向の最大値を求める。)
dataframe.idxmin()(最小値の要素を持つindexを調べる)
dataframe.idxmax()(最大値の要素を持つindexを調べる)
dataframe.cumsum()(累積を求める)
dataframe.describe()(DataFrameの様々な統計量をみる)

おまじない

import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd

dataframe.sum()(dataframeにおける行、列の合計)

#arrayからdataframeをつくります

arr = np.array([[1,2,np.nan],[np.nan,3,4]])
dframe = DataFrame(arr,index=['A','B'],columns = ['One','Two','Three'])
dframe

>>>
    One Two Three
A   1.0 2.0 NaN
B   NaN 3.0 4.0

dataframe.sum()(行方向の合計)

dframe.sum()


#行方向の合計が計算されていることがわかります

>>>
One      1.0
Two      5.0
Three    4.0
dtype: float64

dataframe.sum(axis=1)(列方向の合計)

#引数に(axis=1)を指定することで、列方向が対象になります

dframe.sum(axis=1)


>>>
A    3.0
B    7.0
dtype: float64

dataframe.min()(行方向の最小値を求める。)

dframe.min()

#行の中の最小値が出力されていることがわかります
#列方向に調べたいときは、引数に(axis=1)を指定します
>>>
One      1.0
Two      2.0
Three    4.0
dtype: float64

dataframe.idxmin()(最小値の要素を持つindexを調べる)

dframe1.idxmin()


>>>
One      A
Two      A
Three    B
dtype: object

dataframe.idxmax()(最小値の要素を持つindexを調べる)

dframe.idxmax()

>>>
One      A
Two      B
Three    B
dtype: object

dataframe.cumsum()(累積を求める)

dframe.cumsum()

>>>
    One Two Three
A   1.0 2.0 NaN
B   NaN 5.0 4.0

dataframe.describe()(DataFrameの様々な統計量をみる)

dframe.describe()

#上から順に意味は以下の様になっています
#count:columns方向の数
#mean:平均
#std:標準偏差
#min:最小値
#25%:第一四分位数
#50%:第二四分位数
#75%:第三四分位数
#max:最大値

>>>
      One  Two        Three
count 1.0  2.000000   1.0
mean  1.0  2.500000   4.0
std   NaN  0.707107   NaN
min   1.0  2.000000   4.0
25%   1.0  2.250000   4.0
50%   1.0  2.500000   4.0
75%   1.0  2.750000   4.0
max   1.0  3.000000   4.0

第一四分位数についての詳細はこちらがおすすめです。 https://qiita.com/chatrate/items/e95ba42cffd6565d8fbb

おわりに

今回は、dataframeの合計や累積、様々な統計量の調べ方について学びました。

お疲れ様でした！

次回はこちら

watarumon.hatenablog.com

それじゃー、また。