Pandasとは
Pandasは、Pythonプログラミング言語用のソフトウェアライブラリで、データ操作と分析のための強力なツールを提供します。特に、数値表と時系列データの操作に優れています。
Pandasは、データフレームという特殊なデータ構造を提供します。データフレームは、異なる種類のデータ（文字列、数値、日付等）を持つ列から成る2次元のラベル付きデータ構造で、ExcelのスプレッドシートやSQLのテーブルに似ています。
Pandasは、データの読み込み、書き込み、クリーニング、変換、集約、可視化など、データ分析のワークフロー全体をサポートします。これにより、Pandasはデータサイエンスと機械学習のプロジェクトで広く使用されています。
agg関数の基本的な使い方
Pandasのagg関数は、データフレームやシリーズに対して一つ以上の操作を適用するための強力なツールです。aggは”aggregate”の略で、データの集約や要約を行うことを意味します。
基本的な使い方は以下の通りです。
df.agg(function)
ここで、dfはデータフレーム、functionは適用する関数です。関数は文字列で指定します。例えば、平均値を計算する場合は以下のようになります。
df.agg('mean')
また、複数の関数を一度に適用することも可能です。その場合、関数をリストで指定します。
df.agg(['sum', 'mean', 'min', 'max'])
このコードは、データフレームdfの各列に対して、合計(sum)、平均(mean)、最小値(min)、最大値(max)を計算します。
agg関数は非常に柔軟性があり、データ分析のさまざまなシーンで活用できます。次のセクションでは、具体的な使用例を見ていきましょう。
平均値の計算にagg関数を使う
Pandasのagg関数を使ってデータフレームやシリーズの平均値を計算することができます。以下に具体的なコードを示します。
df.agg('mean')
このコードは、データフレームdfの各列の平均値を計算します。結果は新しいデータフレームとして返され、各列の名前がインデックスとして、その平均値が値として格納されます。
また、特定の列だけの平均値を計算することも可能です。その場合は以下のようになります。
df['column_name'].agg('mean')
ここで、column_nameは平均値を計算したい列の名前です。
さらに、複数の列の平均値を一度に計算することも可能です。その場合は以下のようになります。
df[['column1', 'column2']].agg('mean')
ここで、column1とcolumn2は平均値を計算したい列の名前です。
以上が、Pandasのagg関数を使って平均値を計算する基本的な方法です。次のセクションでは、複数の集計操作を一度に行う方法を見ていきましょう。
複数の集計操作を一度に行う
Pandasのagg関数は、複数の集計操作を一度に行うことができます。これは、データフレームやシリーズに対して複数の関数を適用する場合に非常に便利です。
基本的な使い方は以下の通りです。
df.agg(['function1', 'function2', ...])
ここで、dfはデータフレーム、function1, function2などは適用する関数です。関数は文字列で指定します。
例えば、データフレームの各列に対して平均値と最大値を計算する場合は以下のようになります。
df.agg(['mean', 'max'])
このコードは、データフレームdfの各列に対して、平均(mean)と最大値(max)を計算します。結果は新しいデータフレームとして返され、各列の名前がインデックスとして、その平均値と最大値が値として格納されます。
また、特定の列に対して複数の関数を適用することも可能です。その場合は以下のようになります。
df['column_name'].agg(['mean', 'max'])
ここで、column_nameは関数を適用したい列の名前です。
以上が、Pandasのagg関数を使って複数の集計操作を一度に行う基本的な方法です。次のセクションでは、まとめを見ていきましょう。
まとめ
この記事では、Pandasのagg関数について詳しく見てきました。agg関数は、データフレームやシリーズに対して一つ以上の操作を適用するための強力なツールです。
まず、Pandasとそのデータフレームについて説明しました。次に、agg関数の基本的な使い方を見てきました。そして、平均値の計算にagg関数を使う方法を学びました。最後に、複数の集計操作を一度に行う方法を見てきました。
Pandasのagg関数は、データ分析のさまざまなシーンで活用できます。この記事が、あなたのデータ分析の作業を助ける一助となれば幸いです。引き続き、データ分析に挑戦し続けてください！