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。