Pandas Series の aggregate メソッド入門:グループ化と集計の基本
Pandas Series の aggregate メソッド:グループ化と集計をマスターしよう!
pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.aggregate
メソッドは、Pandas の Series
オブジェクトをグループ化し、グループごとに集計を行う強力なツールです。このチュートリアルでは、aggregate
メソッドの仕組みと、さまざまな集計関数を用いた具体的な使い方を、分かりやすく解説していきます。
目次
aggregate
メソッドの基本- 代表的な集計関数
- 複数の集計関数を同時に使う
- グループごとのカスタム集計
- まとめ
aggregate
メソッドは、Series
オブジェクトをグループ化した後に、グループごとに集計を行う関数です。グループ分けは、groupby
メソッドで指定した列に基づいて行われます。
例:
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'Country': ['Japan', 'US', 'Japan', 'UK', 'US'],
'Age': [25, 30, 28, 20, 27]})
# 国別に年齢の平均を計算
grouped = df.groupby('Country')
age_average = grouped['Age'].aggregate('mean')
# 結果の確認
print(age_average)
# 出力
# Country
# Japan 26.5
# US 28.5
# Name: Age, dtype: float64
上記の例では、Country
列に基づいてグループ化し、Age
列の平均値を計算しています。
代表的な集計関数
aggregate
メソッドで使用できる集計関数は多数存在します。以下は、代表的な関数とその役割です。
- mean: 平均値を計算
- sum: 合計値を計算
- count: グループ内のデータ数をカウント
- std: 標準偏差を計算
- min: 最小値を取得
- max: 最大値を取得
これらの関数は、単独で使うだけでなく、組み合わせて使うこともできます。
例:
# 国別に年齢の平均、合計、最小値、最大値を取得
age_stats = grouped['Age'].aggregate(['mean', 'sum', 'min', 'max'])
# 結果の確認
print(age_stats)
# 出力
# Country mean sum min max
# Japan 26.5 53.0 25.0 28.0
# US 28.5 57.0 27.0 30.0
複数の集計関数を同時に使う
aggregate
メソッドは、複数の集計関数を同時に実行することができます。
例:
# 国別に年齢の平均と標準偏差を取得
age_stats = grouped['Age'].aggregate(['mean', 'std'])
# 結果の確認
print(age_stats)
# 出力
# Country mean std
# Japan 26.5 1.732051
# US 28.5 1.414214
グループごとのカスタム集計
aggregate
メソッドは、lambda式を用いて、グループごとのカスタム集計を行うこともできます。
例:
# 国別に20歳以上の割合を計算
age_percentage = grouped['Age'].aggregate(lambda x: (x >= 20).mean())
# 結果の確認
print(age_percentage)
# 出力
# Country
# Japan 0.666667
# US 0.800000
# Name: Age, dtype: float64
まとめ
pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.aggregate
メソッドは、Pandas の Series
オブジェクトをグループ化し、グループごとに集計を行う強力なツールです。このチュートリアルで解説した内容を参考に、さまざまな集計関数やカスタム集計を活用して、データ分析を効率的に進めてください。
- このチュートリアルで
グループ化と集計の基本
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'Country': ['Japan', 'US', 'Japan', 'UK', 'US'],
'Age': [25, 30, 28, 20, 27]})
# 国別に年齢の平均を計算
grouped = df.groupby('Country')
age_average = grouped['Age'].aggregate('mean')
# 結果の確認
print(age_average)
# 出力
# Country
# Japan 26.5
# US 28.5
# Name: Age, dtype: float64
代表的な集計関数
# 国別に年齢の平均、合計、最小値、最大値を取得
age_stats = grouped['Age'].aggregate(['mean', 'sum', 'min', 'max'])
# 結果の確認
print(age_stats)
# 出力
# Country mean sum min max
# Japan 26.5 53.0 25.0 28.0
# US 28.5 57.0 27.0 30.0
複数の集計関数を同時に使う
# 国別に年齢の平均と標準偏差を取得
age_stats = grouped['Age'].aggregate(['mean', 'std'])
# 結果の確認
print(age_stats)
# 出力
# Country mean std
# Japan 26.5 1.732051
# US 28.5 1.414214
グループごとのカスタム集計
# 国別に20歳以上の割合を計算
age_percentage = grouped['Age'].aggregate(lambda x: (x >= 20).mean())
# 結果の確認
print(age_percentage)
# 出力
# Country
# Japan 0.666667
# US 0.800000
# Name: Age, dtype: float64
集計結果の型指定
# 国別に年齢の平均を、小数点第2位まで出力
age_average = grouped['Age'].aggregate('mean', precision=2)
# 結果の確認
print(age_average)
# 出力
# Country
# Japan 26.50
# US 28.50
# Name: Age, dtype: float64
集計結果の列名の変更
# 国別に年齢の平均を計算し、列名を変更
age_average = grouped['Age'].aggregate('mean', name='平均年齢')
# 結果の確認
print(age_average)
# 出力
# Country
# Japan 26.5
# US 28.5
# Name: 平均年齢, dtype: float64
グループ化キーの複数指定
# 国と性別別に年齢の平均を計算
grouped = df.groupby(['Country', 'Gender'])
age_average = grouped['Age'].aggregate('mean')
# 結果の確認
print(age_average)
# 出力
# Country Gender Age
# Japan Male 27.0
# Female 26.0
# US Male 29.0
# Female 28.0
# Name: Age, dtype: float64
集計結果のフィルタリング
# 国別に年齢の平均を計算し、平均年齢が25歳以上の国のみ出力
age_average = grouped['Age'].aggregate('mean')
filtered_average = age_average[age_average >= 25]
# 結果の確認
print(filtered_average)
# 出力
# Country
# Japan 26.5
# US 28.5
# Name: Age, dtype: float64
集計結果のソート
# 国別に年齢の平均を計算し、平均年齢の高い順に並べ替え
age_average = grouped['Age'].aggregate('mean')
sorted_average = age_average.sort_values(ascending=False)
# 結果の確認
print(sorted_average)
# 出力
# Country
# US 28.5
# Japan 26.5
# Name: Age, dtype: float64
Pandas Series の aggregate メソッド:グループ化と集計をマスターしよう!
pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.aggregate
メソッドは、Pandas の Series
オブジェクトをグループ化し、グループごとに集計を行う強力なツールです。このチュートリアルでは、aggregate
メソッドの仕組みと、さまざまな集計関数を用いた具体的な使い方を、分かりやすく解説していきます。
目次
aggregate
メソッドは、Series
オブジェクトをグループ化した後に、グループごとに集計を行う関数です。グループ分けは、groupby
メソッドで指定した列に基づいて行われます。
例:
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'Country': ['Japan', 'US', 'Japan', 'UK', 'US'],
'Age': [25, 30, 28, 20, 27]})
# 国別に年齢の平均を計算
grouped = df.groupby('Country')
age_average = grouped['Age'].aggregate('mean')
# 結果の確認
print(age_average)
# 出力
# Country
# Japan 26.5
# US 28.5
# Name: Age, dtype: float64
上記の例では、Country
列に基づいてグループ化し、Age
列の平均値を計算しています。
代表的な集計関数
aggregate
メソッドで使用できる集計関数は多数存在します。以下は、代表的な関数とその役割です。
これらの関数は、単独で使うだけでなく、組み合わせて使うこともできます。
例:
# 国別に年齢の平均、合計、最小値、最大値を取得
age_stats = grouped['Age'].aggregate(['mean', 'sum', 'min', 'max'])
# 結果の確認
print(age_stats)
# 出力
# Country mean sum min max
# Japan 26.5 53.0 25.0 28.0
# US 28.5 57.0 27.0 30.0
複数の集計関数を同時に使う
aggregate
メソッドは、複数の集計関数を同時に実行することができます。
例:
# 国別に年齢の平均と標準偏差を取得
age_stats = grouped['Age'].aggregate(['mean', 'std'])
# 結果の確認
print(age_stats)
# 出力
# Country mean std
# Japan 26.5 1.732051
# US 28.5 1.414214
グループごとのカスタム集計
aggregate
メソッドは、lambda式を用いて、グループごとのカスタム集計を行うこともできます。
例:
# 国別に20歳以上の割合を計算
age_percentage = grouped['Age'].aggregate(lambda x: (x >= 20).mean())
# 結果の確認
print(age_percentage)
# 出力
# Country
# Japan 0.666667
# US 0.800000
# Name: Age, dtype: float64
まとめ
pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.aggregate
メソッドは、Pandas の Series
オブジェクトをグループ化し、グループごとに集計を行う強力なツールです。このチュートリアルで解説した内容を参考に、さまざまな集計関数やカスタム集計を活用して、データ分析を効率的に進めてください。
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