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

2010 25145561

筆者の経験上、実世界のデータを扱うための有用なパターンの

1

つが、こうしたインデクスの再

設定です。

3.6.5

 多重インデクスに基づいたデータ集約

pandas

には

mean()

、

sum()

、

max()

などのデータ集約メソッドが組み込まれていることを既に紹

介しました。階層的インデクスを持つデータの場合、これらのメソッドにはデータのサブセットを

制御するレベル・パラメータを渡すことができます。

医療データを使って調べてみましょう。

In[43]: health_data

Out[43]: subject Bob Guido Sue

type HR Temp HR Temp HR Temp

year visit

2013 1 31.0 38.7 32.0 36.7 35.0 37.2

2 44.0 37.7 50.0 35.0 29.0 36.7

2014 1 30.0 37.4 39.0 37.8 61.0 36.9

2 47.0 37.8 48.0 37.3 51.0 36.5

毎年

2

回行う検査の測定値を平均したいとしましょう。そのためには、調査したいインデクスの

レベル（この場合は年）を指定します。

In[44]: data_mean = health_data.mean(level='year')

data_mean

Out[44]: subjec

t Bob Guido Sue

type HR Temp HR Temp ...