Pandasのsum関数を使ったデータ分析

Pandasのsum関数の基本

Pandasのsum()関数は、データフレームやシリーズの数値データの合計を計算するための関数です。この関数は、特定の軸に沿って（行または列）値を合計します。

以下に基本的な使用方法を示します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10],
    'C': [11, 12, 13, 14, 15]
})

# 列の合計を計算
column_sum = df.sum(axis=0)
print(column_sum)

# 行の合計を計算
row_sum = df.sum(axis=1)
print(row_sum)

このコードでは、df.sum(axis=0)は各列の合計を計算し、df.sum(axis=1)は各行の合計を計算します。axis=0は列方向、axis=1は行方向を指します。

また、sum()関数は欠損値（NaN）を無視します。欠損値を無視せずに合計を計算したい場合は、sum()関数にskipna=Falseを指定します。

# 欠損値を含むデータフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, None, 5],
    'B': [6, None, 8, 9, 10],
    'C': [11, 12, 13, 14, None]
})

# 列の合計を計算（欠損値を無視）
column_sum = df.sum(axis=0, skipna=True)
print(column_sum)

# 列の合計を計算（欠損値を無視しない）
column_sum_no_skip = df.sum(axis=0, skipna=False)
print(column_sum_no_skip)

このように、Pandasのsum()関数は、データ分析において非常に便利な関数です。次のセクションでは、sum()関数の具体的な使用例を見ていきましょう。

sum関数の使い方のサンプルデータ

ここでは、Pandasのsum()関数の使い方を理解するためのサンプルデータを作成し、その使用例を示します。

まず、以下のようにPandasのデータフレームを作成します。

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5, np.nan],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10, np.nan],
    'C': ['apple', 'banana', 'cherry', 'durian', 'elderberry', 'fig'],
    'D': [True, False, True, False, True, True]
})

print(df)

このデータフレームは、数値、文字列、ブール値を含む4つの列（’A’、’B’、’C’、’D’）を持っています。また、各列には6つの行があり、最後の行には欠損値（NaN）が含まれています。

次に、このデータフレームに対してsum()関数を適用します。

# 列の合計を計算
column_sum = df.sum(axis=0)
print(column_sum)

このコードは、各列の合計を計算します。数値データの列（’A’、’B’）では、値の合計が計算されます。文字列データの列（’C’）では、文字列が連結されます。ブール値の列（’D’）では、Trueは1として、Falseは0として扱われ、その合計が計算されます。

このように、Pandasのsum()関数は、データの種類に応じて異なる動作をします。次のセクションでは、より具体的な使用例を見ていきましょう。

Pandasのsum関数で合計を算出

Pandasのsum()関数を使って、データフレームの列や行の合計を算出する方法を見ていきましょう。

まず、以下のようなデータフレームを作成します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10],
    'C': [11, 12, 13, 14, 15]
})

print(df)

このデータフレームに対して、sum()関数を適用して列の合計を算出します。

# 列の合計を計算
column_sum = df.sum(axis=0)
print(column_sum)

このコードは、各列の合計を計算します。axis=0を指定することで、列方向の合計を計算します。

同様に、行の合計を算出するには、axis=1を指定します。

# 行の合計を計算
row_sum = df.sum(axis=1)
print(row_sum)

このように、Pandasのsum()関数を使うと、データフレームの列や行の合計を簡単に算出することができます。次のセクションでは、より詳細な使用例を見ていきましょう。

列データの条件（文字列）を指定して合計

Pandasのsum()関数を使って、特定の条件を満たす列データの合計を算出する方法を見ていきましょう。

まず、以下のようなデータフレームを作成します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10],
    'C': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple']
})

print(df)

このデータフレームに対して、sum()関数と条件指定を組み合わせて、’C’列が’apple’である行の’A’列と’B’列の合計を算出します。

# 'C'列が'apple'である行の'A'列と'B'列の合計を計算
sum_apple = df[df['C'] == 'apple'][['A', 'B']].sum(axis=0)
print(sum_apple)

このコードは、’C’列が’apple’である行を抽出し（df[df['C'] == 'apple']）、その行の’A’列と’B’列の合計を計算します。

このように、Pandasのsum()関数と条件指定を組み合わせることで、特定の条件を満たす列データの合計を簡単に算出することができます。次のセクションでは、より詳細な使用例を見ていきましょう。

「sum関数」と「queryメソッド」の使い方

Pandasのsum()関数とquery()メソッドを組み合わせることで、特定の条件を満たすデータの合計を簡単に算出することができます。

まず、以下のようなデータフレームを作成します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10],
    'C': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple']
})

print(df)

このデータフレームに対して、query()メソッドを使って特定の条件を満たすデータを抽出し、その上でsum()関数を適用します。

# 'C'列が'apple'である行の'A'列と'B'列の合計を計算
sum_apple = df.query('C == "apple"')[['A', 'B']].sum(axis=0)
print(sum_apple)

このコードは、’C’列が’apple’である行を抽出し（df.query('C == "apple"')）、その行の’A’列と’B’列の合計を計算します。

このように、Pandasのsum()関数とquery()メソッドを組み合わせることで、特定の条件を満たすデータの合計を簡単に算出することができます。次のセクションでは、より詳細な使用例を見ていきましょう。

AND条件を指定して合計

Pandasのsum()関数とquery()メソッドを組み合わせることで、複数の条件（AND条件）を満たすデータの合計を簡単に算出することができます。

まず、以下のようなデータフレームを作成します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10],
    'C': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple'],
    'D': [True, False, True, False, True]
})

print(df)

このデータフレームに対して、query()メソッドを使って特定の条件を満たすデータを抽出し、その上でsum()関数を適用します。

# 'C'列が'apple'であり、かつ'D'列がTrueである行の'A'列と'B'列の合計を計算
sum_apple_true = df.query('C == "apple" and D == True')[['A', 'B']].sum(axis=0)
print(sum_apple_true)

このコードは、’C’列が’apple’であり、かつ’D’列がTrueである行を抽出し（df.query('C == "apple" and D == True')）、その行の’A’列と’B’列の合計を計算します。

このように、Pandasのsum()関数とquery()メソッドを組み合わせることで、複数の条件を満たすデータの合計を簡単に算出することができます。次のセクションでは、より詳細な使用例を見ていきましょう。

AND・NOT条件を指定して合計

Pandasのsum()関数とquery()メソッドを組み合わせることで、複数の条件（AND条件とNOT条件）を満たすデータの合計を簡単に算出することができます。

まず、以下のようなデータフレームを作成します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10],
    'C': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple'],
    'D': [True, False, True, False, True]
})

print(df)

このデータフレームに対して、query()メソッドを使って特定の条件を満たすデータを抽出し、その上でsum()関数を適用します。

# 'C'列が'apple'であり、かつ'D'列がTrueでない行の'A'列と'B'列の合計を計算
sum_apple_not_true = df.query('C == "apple" and D == False')[['A', 'B']].sum(axis=0)
print(sum_apple_not_true)

このコードは、’C’列が’apple’であり、かつ’D’列がTrueでない（つまりFalseである）行を抽出し（df.query('C == "apple" and D == False')）、その行の’A’列と’B’列の合計を計算します。

このように、Pandasのsum()関数とquery()メソッドを組み合わせることで、複数の条件を満たすデータの合計を簡単に算出することができます。次のセクションでは、より詳細な使用例を見ていきましょう。

BETWEEN条件を指定して合計

Pandasのsum()関数とquery()メソッドを組み合わせることで、特定の範囲（BETWEEN条件）を満たすデータの合計を簡単に算出することができます。

まず、以下のようなデータフレームを作成します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10]
})

print(df)

このデータフレームに対して、query()メソッドを使って特定の範囲を満たすデータを抽出し、その上でsum()関数を適用します。

# 'A'列が2以上4以下である行の'B'列の合計を計算
sum_between = df.query('2 <= A <= 4')['B'].sum()
print(sum_between)

このコードは、’A’列が2以上4以下である行を抽出し（df.query('2 <= A <= 4')）、その行の’B’列の合計を計算します。

このように、Pandasのsum()関数とquery()メソッドを組み合わせることで、特定の範囲を満たすデータの合計を簡単に算出することができます。次のセクションでは、より詳細な使用例を見ていきましょう。