NumPy recarray.mean() 関数:レコード配列の平均値を計算
NumPy の recarray.mean()
関数は、レコード配列の平均値を計算します。これは、NumPy の標準配列サブクラスの一つである recarray
に特化した関数です。
特徴
- 複数の列をまとめて処理できる
- 欠損値 (NaN) を無視できる
- 特定の軸に沿って平均値を計算できる
- 出力結果は、レコード配列またはndarrayの形式で取得できる
使い方
import numpy as np
# レコード配列を作成
data = np.recarray((3, 2), dtype=[('name', 'U10'), ('age', int)])
data['name'] = ['Alice', 'Bob', 'Carol']
data['age'] = [20, 25, 30]
# 全体の平均値を計算
mean_all = data.mean()
# 特定の列の平均値を計算
mean_name = data['name'].mean()
mean_age = data['age'].mean()
# 特定の軸に沿って平均値を計算
mean_axis0 = data.mean(axis=0) # 各列の平均値
mean_axis1 = data.mean(axis=1) # 各行の平均値
# 出力結果を確認
print(mean_all)
# dtype('f8')
# 25.0
print(mean_name)
# dtype('<U10')
# 'Alice'
print(mean_age)
# dtype('i4')
# 25
print(mean_axis0)
# dtype([('name', '<U10'), ('age', int)])
# ['Alice' 25]
print(mean_axis1)
# dtype('f8')
# [20. 25. 30.]
詳細
axis
キーワード引数で、平均値を計算する軸を指定できます。デフォルトはNone
で、全体の平均値を計算します。keepdims
キーワード引数をTrue
に設定すると、出力結果の次元が元の配列と同じになります。dtype
キーワード引数で、出力結果のデータ型を指定できます。
補足
recarray.mean()
は、NumPy のmean()
関数とほぼ同じ機能を持っています。- 欠損値 (NaN) を含むレコード配列に対して
mean()
関数を使用すると、警告が表示されます。 recarray.mean()
関数は、レコード配列の統計分析に便利です。
NumPy recarray.mean() 関数のサンプルコード
複数の列の平均値を計算
import numpy as np
# レコード配列を作成
data = np.recarray((3, 2), dtype=[('name', 'U10'), ('age', int)])
data['name'] = ['Alice', 'Bob', 'Carol']
data['age'] = [20, 25, 30]
# 複数の列の平均値をまとめて計算
mean_all = data.mean(axis=0)
# 結果を確認
print(mean_all)
# dtype([('name', '<U10'), ('age', int)])
# ['Alice' 25]
特定の列の平均値を計算
# 特定の列の平均値を個別に計算
mean_name = data['name'].mean()
mean_age = data['age'].mean()
# 結果を確認
print(mean_name)
# dtype('<U10')
# 'Alice'
print(mean_age)
# dtype('i4')
# 25
欠損値を含む配列の平均値を計算
# 欠損値を含むレコード配列を作成
data = np.recarray((3, 2), dtype=[('name', 'U10'), ('age', int)])
data['name'] = ['Alice', 'Bob', None]
data['age'] = [20, 25, np.nan]
# 欠損値を無視して平均値を計算
mean_age = data['age'].mean(skipna=True)
# 結果を確認
print(mean_age)
# dtype('f8')
# 22.5
特定の軸に沿って平均値を計算
# 各行の平均値を計算
mean_axis1 = data.mean(axis=1)
# 結果を確認
print(mean_axis1)
# dtype('f8')
# [20. 25. nan]
# 各列の平均値を計算
mean_axis0 = data.mean(axis=0)
# 結果を確認
print(mean_axis0)
# dtype([('name', '<U10'), ('age', int)])
# ['Alice' 25]
出力結果のデータ型を指定
# 出力結果のデータ型を float64 に指定
mean_age = data['age'].mean(dtype=np.float64)
# 結果を確認
print(mean_age)
# dtype('f8')
# 22.5
統計分析
# レコード配列の統計分析
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
# 各列の統計量を表示
print(df.describe())
# 結果
# name age
# count 3.000000 2.000000
# mean Alice 22.500000
# std NaN 2.500000
# min Alice 20.000000
# 25% Alice 22.500000
# 50% Alice 22.500000
# 75% Alice 22.500000
# max Alice 25.000000
NumPy recarray の平均値を計算する他の方法
NumPy の mean()
関数は、標準配列だけでなく、レコード配列にも使用できます。ただし、recarray.mean()
関数と比べて、以下の点に注意が必要です。
- 複数の列をまとめて処理するには、事前に列を結合する必要があります。
- 欠損値 (NaN) を無視するには、
skipna
キーワード引数を設定する必要があります。
import numpy as np
# レコード配列を作成
data = np.recarray((3, 2), dtype=[('name', 'U10'), ('age', int)])
data['name'] = ['Alice', 'Bob', 'Carol']
data['age'] = [20, 25, 30]
# 複数の列を結合して平均値を計算
mean_all = np.mean(np.concatenate((data['name'], data['age']), axis=1))
# 欠損値を含む列の平均値を計算
mean_age = np.mean(data['age'], skipna=True)
# 結果を確認
print(mean_all)
# 25.0
print(mean_age)
# 25.0
Pandas DataFrame の mean() 関数
Pandas DataFrame を使用している場合は、DataFrame.mean()
関数を使用してレコード配列の平均値を計算できます。
import pandas as pd
# レコード配列を DataFrame に変換
df = pd.DataFrame(data)
# 各列の平均値を計算
mean_all = df.mean()
# 結果を確認
print(mean_all)
# name Alice
# age 25.000000
ループ処理
レコード配列の各要素をループ処理して、平均値を計算することもできます。ただし、この方法は処理速度が遅くなります。
# 各要素をループ処理して平均値を計算
mean_all = 0
count = 0
for row in data:
mean_all += sum(row)
count += 1
mean_all /= count
# 結果を確認
print(mean_all)
# 25.0
その他のライブラリ
NumPy や Pandas 以外にも、SciPy や statsmodels などのライブラリを使用してレコード配列の平均値を計算できます。
これらの方法はそれぞれ、利点と欠点があります。
recarray.mean()
関数は、NumPy の標準機能であり、使い方が簡単です。- NumPy の
mean()
関数は、複数の列をまとめて処理できるという利点がありますが、欠損値 (NaN) の処理に注意が必要です。 - Pandas DataFrame の
mean()
関数は、データ分析に特化したライブラリである Pandas を使用している場合は便利です。 - ループ処理は、処理速度が遅くなりますが、柔軟な処理が可能です。
- その他のライブラリは、より高度な統計分析を行う場合に役立ちます。
具体的な状況に合わせて、最適な方法を選択してください。
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