describe関数の概要
Pandasのdescribe関数は、データフレームやシリーズオブジェクトの統計的な特性を要約して表示するための便利なツールです。この関数を使用すると、データの中心傾向、分散、形状の分布など、基本的な統計量をすばやく把握することができます。
具体的には、describe関数は以下の統計量を計算します：
count: 非欠損値の数mean: 平均値std: 標準偏差min: 最小値25%: 第一四分位数50%: 中央値または第二四分位数75%: 第三四分位数max: 最大値
これらの統計量は、データ分析の初期段階でデータセットを理解するのに非常に役立ちます。また、異常値や外れ値の存在、データの偏りなど、データの品質に関する重要な洞察を提供します。
次のセクションでは、describe関数の基本的な使い方について詳しく説明します。
describe関数の基本的な使い方
Pandasのdescribe関数は、データフレームやシリーズオブジェクトに対して使用できます。基本的な使い方は非常にシンプルで、以下のようになります：
df.describe()
ここで、dfはデータフレームを表します。このコードを実行すると、dfの各数値列に対して、count、mean、std、min、25%、50%、75%、maxという8つの基本的な統計量が計算され、結果がデータフレームとして返されます。
また、describe関数はパラメータを指定することで、出力する統計量をカスタマイズすることも可能です。例えば、以下のようにpercentilesパラメータを指定すると、任意のパーセンタイルを計算することができます：
df.describe(percentiles=[0.1, 0.5, 0.9])
このコードは、10パーセンタイル、中央値（50パーセンタイル）、90パーセンタイルを計算します。
また、includeやexcludeパラメータを使用すると、特定のデータ型の列を対象にする、または除外することも可能です。
次のセクションでは、これらのパラメータについて詳しく説明します。
describe関数のパラメータ
Pandasのdescribe関数は、以下の主要なパラメータを持っています：
-
percentiles : パーセンタイル値を指定するリスト。デフォルトは
[.25, .5, .75]で、それぞれ第一四分位数、中央値、第三四分位数を表します。このパラメータを変更することで、任意のパーセンタイルを計算することができます。python
df.describe(percentiles=[0.1, 0.5, 0.9]) -
include : 統計量を計算する列のデータ型を指定するパラメータ。デフォルトは
Noneで、数値型の列のみが対象となります。'all'を指定すると、すべての列が対象となります。また、特定のデータ型を指定することも可能です。python
df.describe(include='all')
df.describe(include=[np.number])
df.describe(include=[np.object]) -
exclude : 統計量を計算しない列のデータ型を指定するパラメータ。デフォルトは
Noneで、すべての列が対象となります。特定のデータ型を指定することで、そのデータ型の列を除外することができます。python
df.describe(exclude=[np.number])
これらのパラメータを適切に使用することで、describe関数の出力を柔軟にカスタマイズすることができます。次のセクションでは、describe関数で得られる統計量の意味について詳しく説明します。
describe関数で得られる統計量の意味
Pandasのdescribe関数で得られる統計量は、データの分布と傾向を理解するための重要な指標です。以下に、それぞれの統計量の意味を説明します：
-
count: 非欠損値の数を表します。これは、その列に存在する有効なデータポイントの数を示します。 -
mean: 平均値を表します。これは、すべてのデータポイントの合計をデータポイントの数で割ったものです。 -
std: 標準偏差を表します。これは、データポイントが平均からどれだけ散らばっているかを示す指標です。 -
min: 最小値を表します。これは、その列のデータポイントの中で最も小さい値です。 -
25%: 第一四分位数を表します。これは、データを小さい順に並べたときに、下から25%の位置にある値です。 -
50%: 中央値または第二四分位数を表します。これは、データを小さい順に並べたときに、ちょうど中央に位置する値です。 -
75%: 第三四分位数を表します。これは、データを小さい順に並べたときに、下から75%の位置にある値です。 -
max: 最大値を表します。これは、その列のデータポイントの中で最も大きい値です。
これらの統計量は、データの分布、中心傾向、散らばり具合を理解するのに役立ちます。また、これらの統計量を見ることで、データに異常値や外れ値が存在しないか、データが偏っていないかなど、データの品質を評価することもできます。次のセクションでは、describe関数の応用例について詳しく説明します。
describe関数の応用例
Pandasのdescribe関数は、その柔軟性と便利さから、データ分析のさまざまな場面で応用することができます。以下に、その応用例をいくつか紹介します：
-
データの初期探索 : 新しいデータセットを取り扱うとき、
describe関数を使うと、データの全体像をすばやく把握することができます。各列の平均値、分散、最小値、最大値などを見ることで、データの傾向や分布、異常値の存在などを初期的に評価することができます。python
df.describe() -
カテゴリカルデータの探索 :
includeパラメータを使うと、数値データだけでなく、カテゴリカルデータ（文字列やカテゴリ型のデータ）の特性も調べることができます。これにより、カテゴリの数や最頻値、最頻値の出現回数などを確認することができます。python
df.describe(include=[np.object]) -
特定の統計量だけを計算 :
describe関数は、デフォルトで8つの統計量を計算しますが、describe関数の結果から特定の統計量だけを抽出することも可能です。例えば、以下のコードは平均値だけを取得します：python
df.describe().loc['mean']
これらの例からもわかるように、describe関数はデータ分析のさまざまな場面で非常に有用なツールです。この関数を理解し、適切に使いこなすことで、データ分析の効率と精度を大いに向上させることができます。この記事が、describe関数の理解と活用の一助となれば幸いです。以上で、Pandasのdescribe関数についての解説を終わります。ご覧いただきありがとうございました。