pandas:【集計】sum,max/min,mean

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前提

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集計

データフレーム作成

df = pd.DataFrame([[1., 2., 3.],
                   [4., 5., 6.],
                   [7., 8., 9.],
                   [np.nan, np.nan, np.nan]],
                  columns=['A', 'B', 'C'])
print(df)

     A    B    C
0  1.0  2.0  3.0
1  4.0  5.0  6.0
2  7.0  8.0  9.0
3  NaN  NaN  NaN

• 列名
  • A,B,C
• データ
  • 1.0～9.0まで
  • 4行目は空（np.nan）で埋める
    ※NaNが含まれる場合の動作を見る

行方向に集計（sum,max/min）

a = df.aggregate(['max'])
b = df.aggregate(['sum', 'min'])
print(a)
print(b)

       A    B    C
max  7.0  8.0  9.0
        A     B     C
sum  12.0  15.0  18.0
min   1.0   2.0   3.0

• 「df.aggregate」のエイリアス「df.agg」でも可
• 列ごとに集計
  • max：最大値
  • sum：合計
  • min：最小値
• その他の集計
  • mean,median,prod,std,…
  • 例えば「’mean’」の代わりに「np.mean」としてもいい

列方向に集計

c = df.aggregate("mean", axis="columns")
print(c)

0    2.0
1    5.0
2    8.0
3    NaN
dtype: float64

• 列方向に集計された
  • 1行目：2.0
  • 2行目：5.0
  • 3行目：8.0
  • 4行目：NaN

列ごとに集計方法を指定する

d = df.aggregate({'A' : ['sum', 'min'], 'B' : ['min', 'max']})
print(d)

        A    B
sum  12.0  NaN
min   1.0  2.0
max   NaN  8.0

• A列
  • sumとmin
  • maxは指定していないので、その行はNaN
• B列
  • minとmax
  • sumは指定していないので、その行はNaN
• 結果は3行
  • sum,min,maxの3行

行の見出しを変更

e = df.aggregate(x=('A', max), y=('B', 'min'), z=('C', np.mean))
print(e)

     A    B    C
x  7.0  NaN  NaN
y  NaN  2.0  NaN
z  NaN  NaN  6.0

• 行の見出しが変更された
  • 「max」が「x」
  • 「min」が「y」
  • 「mean」が「z」