分析で利用するpandasのDataFrame(データの集計と統計編)

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利用するデータは説明のため以下のデータを利用します。
今回AMZNの値はすべて数字を入れています。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'GOOG':[158.56,157.21,167.31,168.42,167.19,165.29,168.83],
                   'AMZN':[186.61,181.96,184.76,185.13,186.33,187.97,188.07]
                   })

行と列の値の関係が見やすいように、df.head(7)の実行結果を表示させます。

実行結果

     GOOG    AMZN
0  158.56  186.61
1  157.21  181.96
2  167.31  184.76
3  168.42  185.13
4  167.19  186.33
5  165.29  187.97
6  168.83  188.07

データの集計と統計

1. df.mean()

各数値列の平均値を計算します。

print(df.mean())

実行結果

GOOG    164.687143
AMZN    185.832857
dtype: float64

2. df.std()

各数値列の標準偏差を計算します。

print(df.std())

実行結果

GOOG    4.796772
AMZN    2.123964
dtype: float64

3. df.sum()

各数値列の合計を計算します。

print(df.sum())

実行結果

GOOG    1152.81
AMZN    1300.83
dtype: float64

4. df.count()

各列の非欠損値の数を数えます。

print(df.count())

実行結果

GOOG    7
AMZN    7
dtype: int64