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金子邦彦研究室

Pandas データフレームの集計集約（グループごとの数え上げ，最大，最小，平均，中央値，和）（Python, pandas, matplotlib, seaborn, irisデータセット, titanicデータセットを使用）

1. Google Colab へのリンク

このページの内容は，Google Colab でも実行できる．

そのために，次の URL で，Google Colab のノートブックを準備している．

https://colab.research.google.com/drive/1UxKjDODi08fFwuJu9MC9wiykD4zbmxHh?usp=sharing

前準備

Python のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境（JupyterLab, spyder, nteract）のインストール

インストール手順の説明

• Windows での Python 3.8 のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境（JupyterLab, spyder, nteract）のインストール: 別ページで説明している．
• Ubuntu の場合：

  端末で，次のコマンドを実行．

  sudo apt -y install python3-dev python3-pip python3-setuptools python3-venv
  sudo pip3 uninstall ptyprocess sniffio terminado tornado jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
  sudo apt -y install jupyter jupyter-qtconsole spyder3
  sudo apt -y install python3-ptyprocess python3-sniffio python3-terminado python3-tornado
  sudo pip3 install -U jupyterlab nteract_on_jupyter
  

Python の numpy, pandas, seaborn, matplotlib のインストール

Windows の場合

python -m pip install -U numpy pandas seaborn matplotlib

Ubuntu の場合

sudo apt -y install python3-numpy python3-pandas python3-seaborn python3-matplotlib

irisデータセット, titanic データセットの準備

1. iris, titanic データセットの読み込み

   import pandas as pd
   import seaborn as sns
   sns.set()
   iris = sns.load_dataset('iris')
   titanic = sns.load_dataset('titanic')
   

   
2. データの確認

   print(iris.head())
   print(titanic.head())
   

   

グループごとの数え上げ

列を１つ選ぶことで、グループを作り、各グループの要素数を求める

pandas の groupby を使う場合

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set()
iris = sns.load_dataset('iris')
titanic = sns.load_dataset('titanic')
print( iris.groupby('species').size() )
print( titanic.groupby('embark_town').size() )

グループごとの最大、最小、平均、中央値、和

列を１つ選ぶことで、グループを作り、各グループの最大、最小、平均、中央値、和を求める

pandas の groupby を使う場合

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set()
iris = sns.load_dataset('iris')
titanic = sns.load_dataset('titanic')
print( iris.groupby('species').max() )
print( titanic.groupby('embark_town').max() )

print( iris.groupby('species').min() )
print( titanic.groupby('embark_town').min() )

print( iris.groupby('species').mean() )
print( titanic.groupby('embark_town').mean() )

print( iris.groupby('species').median() )
print( titanic.groupby('embark_town').median() )

print( iris.groupby('species').sum() )
print( titanic.groupby('embark_town').sum() )