Pandasをマスターしたい.2

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基本統計量の確認

• 各列の基本統計量を計算したい

df.describe()

count	標本数	行数
mean	平均値	算術平均
std	標準偏差	データのばらつき
min	最小値	最も小さい値
25%	第1四分位数	データを降順に並び替えたとき、後半から4分の1番目にあたる値
50%	第2四分位数(中央値)	データを降順に並び替えたとき、後半から4分の2番目にあたる値
75%	第3四分位数	データを降順に並び替えたとき、後半から4分の3番目にあたる値
max	最大値	最も大きい値

個別の統計量の計算

要素の個数	データフレーム名.count()
算術平均	データフレーム名.mean()
標準偏差	データフレーム名.std()	n-1で割った不偏標準偏差
最小値	データフレーム名.min()
最大値	データフレーム名.max()
中央値	データフレーム名.median()
最頻値	データフレーム名.mode()	最も出現回数の多い値
ユニークな値の個数	データフレーム名.nuique()	重複を除いた値の個数
特定の列のユニーク値の出現頻度	データフレーム名["列名"].value_counts()	Series型メソッド

df.nunique() -> pd.Series
# 各列のユニークな数

df["特定カラム"].value_count() -> pd.Series
# 特定列のユニークな値の出現回数

groupby

df = pd.DataFrame({
    'city': ['osaka', 'osaka', 'osaka', 'osaka', 'tokyo', 'tokyo', 'tokyo'],
    'food': ['apple', 'orange', 'banana', 'banana', 'apple', 'apple', 'banana'],
    'price': [100, 200, 250, 300, 150, 200, 400],
    'quantity': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
})
df

	city	food	price	quantity
0	osaka	apple	100	1
1	osaka	orange	200	2
2	osaka	banana	250	3
3	osaka	banana	300	4
4	tokyo	apple	150	5
5	tokyo	apple	200	6
6	tokyo	banana	400	7

object = df.groupby("グループ化したい列").関数
df.groupby("city").mean()

	price	quantity
city
osaka	212.5	2.5
tokyo	250.0	6.0

indexの表示

これでindex表示してくれる

df.groupby(['city', 'food'], as_index=False).mean()

メソッドの適用

• count
  • 標本数(欠損値を含まない)
• size
  • 標本数(欠損値を含む)
• sum
  • 合計
• mean
  • 平均
• var
  • 分散
• std
  • 標準偏差
• max
  • 最大値
• min
  • 最小値

aggオブジェクト

df.groupby("カラム").agg(処理方法)

• aggはリストとして入れられるからそれぞれ表示できたりもする
• さらにlambdaを代入できる

df.groupby("column").agg(lambda x: x*1.1)
# それぞれ1.1倍になる

ピボットテーブル

• ピボットテーブルとはユニーク値ごとにグループ化して統計量の算出をするために用いられる．

df.pivot_table(index = "まとめたい単位",
                values = "まとめたい列",
                aggfunc = "集計方法"
                )

df.pivot_table(index = "集計単位",
                columns = "集計単位2",
                values = "集計する列名",
                aggfunc = "関数",
                margins = "合計列を追加するかどうか",
                margins_name = "合計列の名前"
                )

終わり

ピボットテーブルは正直たくさんやって感覚でなれる必要があると思う．そもそもいつ使うのかいまいちわかってないけどできてて損はないからマスターしたい
乙