Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

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3

章 

pandas

を使ったデータ操作

3.9.2

 

pandas

による単純な集約

NumPy

配列に対して利用可能なデータ集約は、既に取り上げました（「2.4 集約：最大、最小、

その他データの間にあるもの」）。

1

次元の

NumPy

配列と同様に、

pandas

の

Series

に対しても、集

約により単一の値が得られます。

In[4]: rng = np.random.RandomState(42)

ser = pd.Series(rng.rand(5))

ser

Out[4]: 0 0.374540

1 0.950714

2 0.731994

3 0.598658

4 0.156019

dtype: float64

In[5]: ser.sum()

Out[5]: 2.8119254917081569

In[6]: ser.mea

n()

Out[6]: 0.56238509834163142

DataFrame

の場合、デフォルトでは結果が列ごとに得られます。

In[7]: df = pd.DataFrame({'A': rng.rand(5),

'B': rng.rand(5)})

df

Out[7]: A B

0 0.155995 0.020584

1 0.058084 0.969910

2 0.866176 0.832443

3 0.601115 0.212339

4 0.708073 0.181825

In[8]: df.mean()

Out[8]: A 0.477888

B 0.443420

d

type: ...