山岸  英樹

山岸 英樹

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Panda DataFrameでMeanを見つける方法

パンダの平均関数は、特定の数値セットの算術平均、DataFrameの平均、パンダの列の平均または列の平均、およびパンダの行の行の平均または平均を計算するために使用されます。

パンダは意味します 

DataFrameの平均を見つけるには、Pandas DataFrame.mean()関数を使用します。DataFrame.mean()関数は、要求された軸の値の平均を返します。

mean()メソッドがPandasシリーズオブジェクトに適用されると、DataFrame内のすべての値の平均値であるスカラー値が返されます。

mean()メソッドがPandas DataFrameオブジェクトに適用されると、指定された軸上の値の平均を含むpandasシリーズオブジェクトが返されます。

 

構文

DataFrame.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)

パラメーター

{インデックス(0)、列(1)}

適用するメソッドの軸。

 

skipna:bool、デフォルトはTrue

結果を計算するときにNA / None値を除外します。

level:intまたはlevel name、デフォルトなし

軸がMultiIndexの場合、特定のレベルとともにカウントし、シリーズに折りたたまれます。

numeric_only:bool、デフォルトなし

float、int、boolean列のみを含めます。値がNoneの場合、すべてを使用しようとし、数値データのみを使用します。シリーズには実装されていません。

** kwargs

関数に渡される追加のキーワード引数。

戻り値

SeriesまたはDataFrame(レベルが指定されている場合)を返します。

DataFrameの平均例

df.mean()メソッドで軸を指定しない場合、デフォルトでインデックス軸が使用されます。

以下の例では、インデックス軸を参照してDataFrameの平均を見つけます。

# app.py

import pandas as pd

data = {'X': [29, 46, 10, 36],
        'Y': [11, 18, 19, 21],
        'Z': [3, 12, 1, 2]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
meanDf = df.mean()
print(meanDf)

出力

X    30.25
Y    17.25
Z     4.50
dtype: float64

この例では、インデックス軸に関する一連の平均値を取得しました。これが計算方法です。

X = 30.25、これは29 + 46 + 10 + 36 = 121の出力です。次に、それを4で割る必要があります。これにより30.25が得られます。YとZも同じです。

DataFrameで行ごとの平均を計算するには、axis = 1パラメーターを渡します。

# app.py

import pandas as pd

data = {'X': [29, 46, 10, 36],
        'Y': [11, 18, 19, 21],
        'Z': [3, 12, 1, 2]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
meanDf = df.mean(axis=1)
print(meanDf)

出力

0    14.333333
1    25.333333
2    10.000000
3    19.666667
dtype: float64

ここでは、df.mean()関数内で、axis = 1パラメーターを渡しました。

平均関数の計算は次のとおりです。

最初の行の平均値は14.33で、29 + 11 + 3 = 43で計算され、それを3で割ると14.33になります。この計算は、2行目、3行目、および4行目でも同じです。

df.mean(axis = 0)、axis = 0引数は、データフレームの列方向の平均を計算し、結果がaxis = 1になるように行方向の平均になるため、複数の値を取得します。

したがって、行方向または列方向の平均値を計算する場合は、適切な軸を渡す必要があります。それ以外の場合、デフォルトでは、インデックスベースの平均が得られます。

値なしのDataFrameで平均を見つけます。

DataFrameで多くのNoneまたはNaN値に直面することがあります。これに遭遇すると、列軸の平均値を見つけることができます。

次のコードを参照してください。

# app.py

import pandas as pd

data = {'X': [29, 46, None, 36],
        'Y': [11, None, 19, 21],
        'Z': [3, 12, 1, None]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
meanDf = df.mean(axis=1, skipna=True)
print(meanDf)

出力

0    14.333333
1    29.000000
2    10.000000
3    28.500000
dtype: float64

特定のDataFrame列の平均を見つける

特定のDataFrame列の平均を見つけるには、df [ “ column name” ]を使用します。

# app.py

import pandas as pd

data = {'X': [29, 46, None, 36],
        'Y': [11, None, 19, 21],
        'Z': [3, 12, 1, None]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
meanZ = df['Z'].mean()
print(meanZ)

出力

5.333333333333333

この例では、None値も含む列Zの平均を取得しました。

T彼の出力は次のように計算される:3 + 12 + 1 = 16、次いで3により最終出力=であること分割5.3333。

結論

Pandas DataFrameの平均を計算するには、pandas.DataFrame.mean()メソッドを使用できます。mean()メソッドを使用すると、軸に沿った平均、または完全なDataFrameを計算できます。次の点に注意してください。

DataFrameの各列の平均を見つけるため。

df.mean(axis=0)

DataFrameの各行の平均を見つけるため。

df.mean(axis=1)

Pandas DataFrame mean()関数については以上です。

リンク: https://appdividend.com/2020/08/06/how-to-find-mean-in-pandas-dataframe/

#pandas #dataframe 

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Panda DataFrameでMeanを見つける方法

Udit Vashisht

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Python Pandas Objects - Pandas Series and Pandas Dataframe

In this post, we will learn about pandas’ data structures/objects. Pandas provide two type of data structures:-

Pandas Series

Pandas Series is a one dimensional indexed data, which can hold datatypes like integer, string, boolean, float, python object etc. A Pandas Series can hold only one data type at a time. The axis label of the data is called the index of the series. The labels need not to be unique but must be a hashable type. The index of the series can be integer, string and even time-series data. In general, Pandas Series is nothing but a column of an excel sheet with row index being the index of the series.

Pandas Dataframe

Pandas dataframe is a primary data structure of pandas. Pandas dataframe is a two-dimensional size mutable array with both flexible row indices and flexible column names. In general, it is just like an excel sheet or SQL table. It can also be seen as a python’s dict-like container for series objects.

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Oleta  Becker

Oleta Becker

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Pandas in Python

Pandas is used for data manipulation, analysis and cleaning.

What are Data Frames and Series?

Dataframe is a two dimensional, size mutable, potentially heterogeneous tabular data.

It contains rows and columns, arithmetic operations can be applied on both rows and columns.

Series is a one dimensional label array capable of holding data of any type. It can be integer, float, string, python objects etc. Panda series is nothing but a column in an excel sheet.

How to create dataframe and series?

s = pd.Series([1,2,3,4,56,np.nan,7,8,90])

print(s)

Image for post

How to create a dataframe by passing a numpy array?

  1. d= pd.date_range(‘20200809’,periods=15)
  2. print(d)
  3. df = pd.DataFrame(np.random.randn(15,4), index= d, columns = [‘A’,’B’,’C’,’D’])
  4. print(df)

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WORKING WITH GROUPBY IN PANDAS

In my last post, I mentioned the groupby technique  in Pandas library. After creating a groupby object, it is limited to make calculations on grouped data using groupby’s own functions. For example, in the last lesson, we were able to use a few functions such as mean or sum on the object we created with groupby. But with the aggregate () method, we can use both the functions we have written and the methods used with groupby. I will show how to work with groupby in this post.

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Reading and Writing Data in Pandas

In my last post, I mentioned summarizing and computing descriptive statistics  using the Pandas library. To work with data in Pandas, it is necessary to load the data set first. Reading the data set is one of the important stages of data analysis. In this post, I will talk about reading and writing data.

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