【Pandas DataFrame】sum()やmean()やmedian()などの統計関数で、データフレームの各列の統計量を求めることができます。

python

PandasのDataFrameは、2次元のデータ構造を持つオブジェクトです。行と列を持ち、行と列にラベルを付けることができます。DataFrameは、行と列を持つデータを効率的に処理するための便利なツールです。

DataFrameには、sum()やmean()やmedian()などの統計関数を使用して、データフレームの各列の統計量を求めることができます。例えば、以下のようなDataFrameを考えます。

Pythonコード

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]})
print(df)

出力結果

   A  B  C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9

このDataFrameに対して、sum()関数を使用すると、各列の合計値を求めることができます。

Pythonコード

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]})
print(df.sum())

出力結果

A     6
B 15
C 24
dtype: int64

また、mean()関数を使用すると、各列の平均値を求めることができます。

Pythonコード

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]})
print(df.mean())

出力結果

A    2.0
B 5.0
C 8.0
dtype: float64

median()関数を使用すると、各列の中央値を求めることができます。

Pythonコード

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]})
print(df.median())

出力結果

A    2.0
B 5.0
C 8.0
dtype: float64

以上のように、PandasのDataFrameを使用すると、sum()やmean()やmedian()などの統計関数を使用して、データフレームの各列の統計量を求めることができます。

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