pythonのpandasで表の集計をしている
groupbyが便利だったのでメモ
groupbyについて参考にした
Pandasのgroupbyを使った要素をグループ化して処理をする方法 - DeepAge
例えばirisのデータで種毎に平均値を計算してみる
pythonでもirisのデータが使えた
【python】iris(アヤメ)のデータセットをpandasとseabornを使って可視化する
ライブラリscikit-learnに含まれている
irisのカラムは５つ
[5 rows x 5 columns] Index(['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)',
'petal width (cm)', 'target'],
dtype='object')targetが種の名前
sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm) \ 0 5.1 3.5 1.4 0.2 1 4.9 3.0 1.4 0.2 2 4.7 3.2 1.3 0.2 3 4.6 3.1 1.5 0.2 4 5.0 3.6 1.4 0.2 target 0 setosa 1 setosa 2 setosa 3 setosa 4 setosa
groupbyでtargetを指定するとtargetで各行がまとめられて
mean()で平均値を計算してくれる
df.groupby(['target']).mean()
df.groupby(['target'])の出力は以下の通りで数値を確認できない
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x07FE0310>
dict(list(df.groupby(['target'])))とすると表示できる
実際に使用したコードはこれ
import pandas as pd from sklearn import datasets pd.set_option('display.max_columns', 5) iris = datasets.load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) df['target'] = iris.target_names[iris.target] print(df.head()) print(df.columns) print(df.groupby(['target']).mean())
計算結果
sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) \
target
setosa 5.006 3.428 1.462
versicolor 5.936 2.770 4.260
virginica 6.588 2.974 5.552
petal width (cm)
target
setosa 0.246
versicolor 1.326
virginica 2.026
[Finished in 1.624s]列が省略されないようにするにはset_optionで指定する
Pandas DataFrameの表示を省略したくない時. Jupyter… | by takkii | Music and Technology | Medium
Atomで出力している
結果が折り返されるのが修正できない。。。
