Pandasにて列方向の平均(特定の列など)や行方向の平均を求める方法【mean関数での列指定などの範囲や条件(python3)】

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Jupyter notebook(Python3)を使ってみようを使ってみようと思っても慣れていないうちは、どうしても処理に躓いてしまうものです。

例えば、pandasにて列方向の平均値(縦)や行方向の平均(横方向)を計算したい場合にはどのように処理すればいいのか理解していますか。

ここではjupyternotebookにおけるPandas機能を用いて列方向や行方向などの範囲、条件を指定した場合の平均値を計算する方法について解説していきます。

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Pandasにて列方向の平均を求める方法【pnadasでのmean関数での列指定などの範囲や条件(python3)】

まずは以下のようなcsvデータをpandasにて読み込み、データフレームに取り込んでみます。

ここで、pythonにて列ごとの平均値を計算するためには、mean関数を使用するといいです。

サンプルコードは以下の通りです。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(“C:/sample/sample2.csv”,  encoding=”SHIFT_JIS”)
df.mean()

これだけで、列ごとの平均値がpythonにて計算されました。

Pandasにて特定の列の平均を求める方法【列指定などの範囲や条件の指定】

さらには、すべての列を平均を求めるのではなく、列指定を行って計算する方法について確認していきます。

特定の1列のみの場合は、dfの後に直接列指定したい列のヘッダー名を記載して、mean関数で処理するといいです。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(“C:/sample/sample2.csv”,  encoding=”SHIFT_JIS”)
df[“capacity”].mean()

Pandasにて特定の複数列の平均を計算する方法【mean関数】

なお、複数列の指定を行う際には、csvなどを読み込む際に予めその列を指定、データフレームに取り込んだ上で各列の平均を求めるといいです。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(“C:/sample/sample2.csv”,  encoding=”SHIFT_JIS”,usecols=[“capacity”,”time”])
df.mean()

Pandasにて行方向の平均値を計算する方法【pythonにおけるdataframe(データフレーム)】

今度はpandasにて行方向の平均の計算も行っていきましょう。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(“C:/sample/sample2.csv”,  encoding=”SHIFT_JIS”)
df.mean(axis=1)

まとめ Pandasに て列方向の平均(特定の列など)や行方向の平均を求める方法【mean関数での列指定などの範囲や条件(python3)】

ここではpythonのpandas機能において、列方向や行方向の平均を求める方法について解説しました。

基本的にはmean関数を使用するとよく、適宜特定の列を指定したり、行方向に切り替えたりと処理するコードを足していくといいです。

各種対処方法を理解して、pythonにおけるpandas機能の使い方をマスターしていきましょう。

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