平均値を計算するときに内包表記を利用する

データクラスの一覧から平均値を計算する

データクラスの一覧から値の平均値を計算する方法を調べました。
出来る限り短い書き方は２つの方法があると思います。

• 内包表記 + sum & len
• 内包表記 + numpy.mean

内包表記を利用すると１行で書けるので短くなります。

動作確認サンプル

以下のサンプルで動作確認しました。

import numpy as np
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class MyData:
    id: str = ''
    value: int = None

def get_dummy_list() -> list[MyData]:
    """
    データデータの一覧を取得する。
    :return: ダミーデータ一覧
    """
    rows: list[MyData] = list()
    rows.append(MyData('id1', 1))
    rows.append(MyData('id2', -5))
    rows.append(MyData('id3', 3))
    rows.append(MyData('id4', 0))
    rows.append(MyData('id5', -2))
    return rows

def main():
    # ダミーデータを取得する
    dummy_list = get_dummy_list()

    # （方法１）
    # 内包表記とsumを利用して合計値を計算する
    sum_value = sum([data.value for data in dummy_list])

    # 個数を計算する
    sum_count = len(dummy_list)

    # 平均値を計算する
    mean_value = sum_value / sum_count
    print('平均', mean_value)

    # （方法２）
    # 同じことを numpy.mean で実現できる
    mean = np.mean([data.value for data in dummy_list])
    print('平均', mean)

    # 番外編
    # 0を抜いて計算する
    mean = np.mean([data.value for data in dummy_list if data.value != 0])
    print('0を抜いた平均', mean)

if __name__ == '__main__':
    main()

実行結果

平均 -0.6
平均 -0.6
0を抜いた平均 -0.75