Pandasの.describe()メソッドとは
Pandasの.describe()メソッドは、データフレームやシリーズオブジェクトの統計的な要約を提供します。このメソッドは、データ分析の初期段階でデータの概要を把握するために非常に便利です。
具体的には、.describe()メソッドは以下の統計量を計算します：
count：非欠損値の数mean：平均値std：標準偏差min：最小値25%：第一四分位数（25パーセンタイル）50%：中央値（50パーセンタイル）75%：第三四分位数（75パーセンタイル）max：最大値
これらの統計量は、データの分布、中心傾向、散布度を理解するのに役立ちます。
以下に、Pandasの.describe()メソッドの基本的な使用方法を示します：
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [2, 3, 4, 5, 6],
'C': [3, 4, 5, 6, 7]
})
# .describe()メソッドを使用
df.describe()
このコードを実行すると、各列（’A’, ‘B’, ‘C’）の統計的な要約が得られます。。
デフォルトの出力形式
Pandasの.describe()メソッドを呼び出すと、デフォルトでは以下の8つの統計量が計算され、データフレーム形式で出力されます：
count：非欠損値の数mean：平均値std：標準偏差min：最小値25%：第一四分位数（25パーセンタイル）50%：中央値（50パーセンタイル）75%：第三四分位数（75パーセンタイル）max：最大値
これらの統計量は、データの分布、中心傾向、散布度を理解するのに役立ちます。
以下に、デフォルトの出力形式の例を示します：
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [2, 3, 4, 5, 6],
'C': [3, 4, 5, 6, 7]
})
# .describe()メソッドを使用
df.describe()
このコードを実行すると、以下のような出力が得られます：
count mean std min 25% 50% 75% max
A 5.0 3.0 1.581139 1.0 2.00 3.0 4.00 5.0
B 5.0 4.0 1.581139 2.0 3.00 4.0 5.00 6.0
C 5.0 5.0 1.581139 3.0 4.00 5.0 6.00 7.0
この表は、各列（’A’, ‘B’, ‘C’）の統計的な要約を示しています。各列の統計量は、行として表示されます。これがPandasの.describe()メソッドのデフォルトの出力形式です。.
出力形式のカスタマイズ方法
Pandasの.describe()メソッドの出力形式は、パラメータを指定することでカスタマイズすることができます。以下に、主なカスタマイズ方法をいくつか紹介します。
統計量の選択
デフォルトでは、.describe()メソッドは8つの統計量（count, mean, std, min, 25%, 50%, 75%, max）を計算しますが、percentilesパラメータを使用することで、計算するパーセンタイルを指定することができます。
df.describe(percentiles=[.05, .25, .75, .95])
このコードは、5パーセンタイル、25パーセンタイル、75パーセンタイル、95パーセンタイルを計算します。
数値データと非数値データ
デフォルトでは、.describe()メソッドは数値データの列のみを考慮します。しかし、includeパラメータを使用することで、非数値データの列（例えば、文字列や日付）を含めることができます。
df.describe(include='all')
このコードは、数値データと非数値データの両方の列を考慮します。
出力の並び順
デフォルトでは、.describe()メソッドの出力は特定の順序（count, mean, std, min, 25%, 50%, 75%, max）で表示されます。しかし、出力の順序は、結果のデータフレームを並び替えることで変更することができます。
df.describe().loc[['min', '25%', '50%', '75%', 'max', 'count', 'mean', 'std'], :]
このコードは、出力の順序をmin, 25%, 50%, 75%, max, count, mean, stdに変更します。
これらのカスタマイズ方法を組み合わせることで、.describe()メソッドの出力形式を自分のニーズに合わせて調整することができます。.
実用的な例：.describe()メソッドの出力をカスタマイズする
ここでは、Pandasの.describe()メソッドの出力をカスタマイズする具体的な例を示します。以下のデータフレームを考えてみましょう：
import pandas as pd
import numpy as np
# データフレームを作成
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({
'A': np.random.randn(100),
'B': np.random.randint(0, 10, 100),
'C': np.random.choice(['cat', 'dog', 'rabbit'], 100)
})
このデータフレームは、’A’列（正規分布からのランダムな数値）、’B’列（0から9までのランダムな整数）、’C’列（’cat’, ‘dog’, ‘rabbit’のいずれかのランダムな文字列）を含んでいます。
統計量の選択
まず、5パーセンタイルと95パーセンタイルを計算してみましょう：
df.describe(percentiles=[.05, .25, .75, .95])
数値データと非数値データ
次に、数値データと非数値データの両方の列を考慮してみましょう：
df.describe(include='all')
出力の並び順
最後に、出力の順序を変更してみましょう：
df.describe().loc[['min', '25%', '50%', '75%', 'max', 'count', 'mean', 'std'], :]
これらの例からわかるように、Pandasの.describe()メソッドは非常に柔軟で、出力形式を自分のニーズに合わせてカスタマイズすることが可能です。これにより、データ分析の初期段階でデータの概要をより詳しく、より効率的に把握することができます。.
まとめ
この記事では、Pandasの.describe()メソッドとその出力形式について詳しく解説しました。.describe()メソッドは、データフレームやシリーズオブジェクトの統計的な要約を提供する強力なツールであり、データ分析の初期段階でデータの概要を把握するために非常に便利です。
また、.describe()メソッドの出力形式は、パラメータを指定することでカスタマイズすることができます。これにより、自分のニーズに合わせて統計量を選択したり、数値データと非数値データの両方を考慮したり、出力の順序を変更したりすることが可能です。
最後に、実用的な例を通じて、.describe()メソッドの出力をカスタマイズする具体的な方法を示しました。これにより、データ分析の初期段階でデータの概要をより詳しく、より効率的に把握することができます。
Pandasの.describe()メソッドは、その柔軟性と強力さから、データ分析における重要なツールとなっています。この記事が、.describe()メソッドの理解と活用に役立つことを願っています。.