mean関数の概要
Pandasのmean関数は、データフレームやシリーズの平均値を計算するための関数です。この関数は数値データに対してのみ動作し、非数値データは無視されます。
基本的な使用方法は以下の通りです：
df.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
ここで、
– axisは平均を計算する軸を指定します。0は行方向（デフォルト）、1は列方向です。
– skipnaは欠損値（NaN）を無視するかどうかを指定します。デフォルトはTrueです。
– levelはMultiIndexの場合に特定の階層で平均を計算するために使用します。
– numeric_onlyは数値列のみに操作を制限するかどうかを指定します。デフォルトはNoneで、これは可能な場合に数値データのみを使用することを意味します。
この関数を使用すると、データの中心傾向を簡単に把握することができます。ただし、データに外れ値が含まれている場合や、データが正規分布に従っていない場合には、平均値だけではデータの特性を適切に表現できないこともあります。そのような場合には、他の統計量（中央値、モード、分散など）と一緒に考慮することが重要です。
mean関数のAPIドキュメンテーション
Pandasのmean関数は、以下のように定義されています：
DataFrame.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
各パラメータの詳細は以下の通りです：
axis: {index (0), columns (1)}- 平均を計算する軸を指定します。デフォルトはindex（0）です。
skipna: bool, default True- 欠損値を無視するかどうかを指定します。デフォルトはTrueで、これは欠損値を無視することを意味します。
level: int or level name, default None- MultiIndexの場合に特定の階層で平均を計算するために使用します。デフォルトはNoneです。
numeric_only: bool, default None- 数値列のみに操作を制限するかどうかを指定します。デフォルトはNoneで、これは可能な場合に数値データのみを使用することを意味します。
この関数は、データフレームまたはシリーズの平均値を返します。数値データ以外の列や欠損値を含む行は、デフォルトでは無視されます。ただし、これらの動作は上記のパラメータを使用してカスタマイズすることができます。
詳細な情報や最新のAPIドキュメンテーションについては、公式のPandasドキュメンテーションを参照してください。このドキュメンテーションは、関数の使用例や注意点、関連する関数など、より詳細な情報を提供しています。また、Pandasのコミュニティによる質問や議論も参照できます。これらの情報は、mean関数を最大限に活用するための重要なリソースです。
列ごとの平均を求める方法
Pandasのmean関数を使用して、データフレームの各列の平均値を計算することができます。以下にその基本的な使用方法を示します：
# データフレームの作成
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
# 列ごとの平均値の計算
mean = df.mean()
print(mean)
このコードは、0から99までのランダムな整数を含む4列のデータフレームを作成し、その後で各列の平均値を計算します。mean関数はデフォルトで列方向（axis=0）に操作を行うため、特に軸を指定する必要はありません。
この結果はシリーズとして返され、インデックスは元のデータフレームの列名となります。これにより、各列の平均値を簡単に把握することができます。
ただし、データフレームに欠損値（NaN）が含まれている場合、skipnaパラメータを使用してこれらを無視するかどうかを制御できます。デフォルトではskipna=Trueとなっており、欠損値は無視されます。これをskipna=Falseに設定すると、欠損値が含まれる列の平均値はNaNとなります。
以上が、Pandasのmean関数を使用してデータフレームの列ごとの平均を求める基本的な方法です。この関数は、データ分析において非常に便利なツールであり、データの基本的な特性を理解するのに役立ちます。ただし、平均値だけではデータの全体像を把握するのは難しいため、他の統計量（中央値、分散、標準偏差など）と一緒に使用することをお勧めします。
行ごとの平均を求める方法
Pandasのmean関数を使用して、データフレームの各行の平均値を計算することができます。以下にその基本的な使用方法を示します：
# データフレームの作成
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
# 行ごとの平均値の計算
mean = df.mean(axis=1)
print(mean)
このコードは、0から99までのランダムな整数を含む4列のデータフレームを作成し、その後で各行の平均値を計算します。mean関数にaxis=1を指定することで、行方向に操作を行います。
この結果はシリーズとして返され、インデックスは元のデータフレームの行インデックスとなります。これにより、各行の平均値を簡単に把握することができます。
ただし、データフレームに欠損値（NaN）が含まれている場合、skipnaパラメータを使用してこれらを無視するかどうかを制御できます。デフォルトではskipna=Trueとなっており、欠損値は無視されます。これをskipna=Falseに設定すると、欠損値が含まれる行の平均値はNaNとなります。
以上が、Pandasのmean関数を使用してデータフレームの行ごとの平均を求める基本的な方法です。この関数は、データ分析において非常に便利なツールであり、データの基本的な特性を理解するのに役立ちます。ただし、平均値だけではデータの全体像を把握するのは難しいため、他の統計量（中央値、分散、標準偏差など）と一緒に使用することをお勧めします。
NaN値を無視しない方法
Pandasのmean関数はデフォルトでNaN値（欠損値）を無視しますが、これを無視しないように設定することも可能です。そのためには、mean関数のskipnaパラメータをFalseに設定します。以下にその使用方法を示します：
# データフレームの作成
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
# NaN値の追加
df.iloc[0, 0] = np.nan
# NaN値を無視しないで列ごとの平均値を計算
mean = df.mean(skipna=False)
print(mean)
このコードは、0から99までのランダムな整数を含む4列のデータフレームを作成し、その後で一つの要素をNaNに設定します。その後、mean関数を使用して各列の平均値を計算しますが、このときskipna=Falseを指定してNaN値を無視しないようにします。
この結果はシリーズとして返され、インデックスは元のデータフレームの列名となります。NaN値を含む列の平均値はNaNとなります。
以上が、Pandasのmean関数を使用してNaN値を無視しないで平均を求める方法です。この方法は、データに欠損値が含まれている場合に特に有用です。ただし、欠損値の扱いはデータの性質や分析の目的によりますので、適切な方法を選択することが重要です。また、欠損値の存在はデータの品質や信頼性に影響を与える可能性があるため、その原因や性質を理解することも重要です。
数値データのみで平均値を求める方法
Pandasのmean関数はデフォルトで数値データのみを対象にしますが、データフレームに数値以外のデータ型（例えば文字列や日付）が含まれている場合、それらを明示的に除外することも可能です。そのためには、mean関数のnumeric_onlyパラメータをTrueに設定します。以下にその使用方法を示します：
# データフレームの作成
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({
'A': np.random.randint(0,100,size=100),
'B': np.random.randint(0,100,size=100),
'C': np.random.randint(0,100,size=100),
'D': ['text'] * 100
})
# 数値データのみで列ごとの平均値を計算
mean = df.mean(numeric_only=True)
print(mean)
このコードは、0から99までのランダムな整数を含む3列と文字列を含む1列のデータフレームを作成し、その後で数値データの列のみの平均値を計算します。mean関数にnumeric_only=Trueを指定することで、数値データのみに操作を行います。
この結果はシリーズとして返され、インデックスは元のデータフレームの列名となります。数値データの列の平均値が計算され、非数値データの列は無視されます。
以上が、Pandasのmean関数を使用して数値データのみで平均を求める方法です。この方法は、データフレームに混在したデータ型が含まれている場合に特に有用です。ただし、データの性質や分析の目的によりますので、適切な方法を選択することが重要です。また、データの品質や信頼性に影響を与える可能性があるため、データの型やその他の特性を理解することも重要です。
Multiindexの特定の階層のラベルごとにまとめる方法
Pandasのmean関数は、MultiIndex（複数の階層を持つインデックス）を持つデータフレームに対しても使用することができます。特定の階層のラベルごとにデータをまとめて平均を計算するには、mean関数のlevelパラメータを使用します。以下にその使用方法を示します：
# データフレームの作成
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
index = pd.MultiIndex.from_tuples([(i,j) for i in range(5) for j in range(20)])
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), index=index, columns=list('ABCD'))
# 特定の階層のラベルごとに平均値を計算
mean = df.mean(level=0)
print(mean)
このコードは、0から99までのランダムな整数を含む4列とMultiIndexを持つデータフレームを作成し、その後で特定の階層のラベルごとに平均値を計算します。mean関数にlevel=0を指定することで、最初の階層のラベルごとにデータをまとめて平均を計算します。
この結果はデータフレームとして返され、インデックスは元のデータフレームの最初の階層のラベルとなります。これにより、特定の階層のラベルごとの平均値を簡単に把握することができます。
以上が、Pandasのmean関数を使用してMultiIndexの特定の階層のラベルごとにデータをまとめて平均を求める方法です。この方法は、階層的なデータ構造を持つデータフレームに対するデータ分析において非常に便利なツールであり、データの基本的な特性を理解するのに役立ちます。ただし、平均値だけではデータの全体像を把握するのは難しいため、他の統計量（中央値、分散、標準偏差など）と一緒に使用することをお勧めします。
describe関数を使った求め方
Pandasのdescribe関数は、データフレームの各列に対して基本的な統計量を計算するための関数です。これには平均値も含まれます。以下にその使用方法を示します：
# データフレームの作成
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
# 基本的な統計量の計算
desc = df.describe()
print(desc)
このコードは、0から99までのランダムな整数を含む4列のデータフレームを作成し、その後で各列の基本的な統計量を計算します。describe関数はデフォルトで以下の統計量を計算します：件数（count）、平均値（mean）、標準偏差（std）、最小値（min）、25パーセンタイル（25%）、中央値（50%）、75パーセンタイル（75%）、最大値（max）。
この結果はデータフレームとして返され、インデックスは計算された統計量の名前となります。これにより、各列の平均値を含む基本的な統計量を簡単に把握することができます。
以上が、Pandasのdescribe関数を使用して平均を求める方法です。この関数は、データ分析において非常に便利なツールであり、データの基本的な特性を理解するのに役立ちます。ただし、平均値だけではデータの全体像を把握するのは難しいため、他の統計量（中央値、分散、標準偏差など）と一緒に使用することをお勧めします。また、describe関数はデータの分布や形状を大まかに把握するのにも役立ちます。例えば、四分位数（25%, 50%, 75%）を見ることで、データがどの程度広がっているか、または偏っているかを知ることができます。このような情報は、データの前処理やモデリングの際に非常に有用です。