Pandasの統計量について

Pandasは、Pythonでデータ分析を行うための強力なライブラリであり、様々な統計量の計算を簡単に行うことができます。

Pandasを使用することで、データセットの基本的な統計的特性を理解し、データの傾向やパターンを把握することが可能になります。

Pandasで利用可能な主要な統計関数

記述統計

• .describe(): データフレームの各列に対する基本的な記述統計量（平均、標準偏差、最小値、第1四分位数、中央値、第3四分位数、最大値）を提供します。
• .mean(): 平均値を計算します。
• .median(): 中央値を計算します。
• .mode(): 最頻値（最も頻繁に出現する値）を求めます。
• .std(): 標準偏差を計算します。
• .var(): 分散を計算します。
• .sum(): 合計値を計算します。
• .min(), .max(): 最小値と最大値をそれぞれ計算します。
• .quantile(): 指定された四分位数の値を計算します。

集計関数

• .count(): 非欠損値の数を数えます。
• .value_counts(): ユニークな値の出現回数を数えます。

相関関係

• .corr(): 列間の相関係数を計算します。
• .cov(): 共分散を計算します。

Pandasの統計量の使い方

Pandasでは、データフレーム（DataFrame）またはシリーズ（Series）オブジェクトにこれらの統計関数を適用することができます。

例えば、以下のようなコードでデータセットの平均値や標準偏差を計算することができます。

import pandas as pd

# データフレームの作成
data = {'a': [1, 2, 3, 4, 5],
        'b': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 平均値と標準偏差の計算
mean_values = df.mean()
std_deviation = df.std()

print("Mean Values:\n", mean_values)
print("Standard Deviations:\n", std_deviation)

高度な統計メソッド

グループ化と集計

• groupby(): データを特定の列の値に基づいてグループ化し、それぞれのグループに対して統計関数を適用します。これにより、カテゴリ別の統計分析が可能になります。
• pivot_table(): データをピボットテーブル形式で再構成し、複数の変数間の関係を要約します。

ローリング統計と時系列分析

• rolling(): 移動平均や移動標準偏差などのローリング統計を計算します。これは、時系列データのトレンド分析に特に有用です。
• expanding(): 累積統計（例：累積平均）を計算します。

欠損値の統計

• isna(), notna(): データの欠損値を識別し、それに基づいて統計を取ることができます。
• fillna(), dropna(): 欠損値を処理する方法として、値を埋めたり、欠損値を含む行や列を削除したりします。

注意点

• Pandasの統計関数はデフォルトで欠損値を無視します。NaN値が含まれている場合、それらは計算から除外されます。
• 統計量を解釈する際には、データの分布や外れ値の影響を考慮することが重要です。
• データが大規模である場合、一部の統計計算は計算時間がかかる場合があります。

以上の点を踏まえ、Pandasを使用してデータセットの統計的分析を行うことで、データの特性を深く理解し、より洞察に富んだ分析を行うことができます。

以上、Pandasの統計量についてでした。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。