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データの平均値が.mean()メソッドで正確に集計できない

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harapeko

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整数値からのみなるデータの集計をdf.mean()メソッドで行っているのですが、なぜか出てくる平均値がネピア数になってしまいます。原因として考えられるのはデータ量が大きすぎることぐらいなのですが、何か他の原因があるのでしょうか。ご回答いただけると幸いです。

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  • harapeko

    2018/06/01 11:02

    出力に文字"e"が含まれる=ネイピア数ということではないのですね。誤解していました。この表記によって表される数の大きさを知りたいのですが、e=2.718281828459045235360287471352 …を代入して計算すれば良いのでしょうか。

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  • coco_bauer

    2018/06/01 11:13

    「文字"e"が含まれる」=「指数表記で数値が表現されている」です。 問題は『正確に集計できない』というところでしょう? データを少ない個数(例えば100個)の整数から成るグループに分けて、グループでの平均値を求める。グループごとの平均値が求まったら、グループを少ない個数(例えば100個)の平均値から成るグループに分けて、グループでの平均値を求める。1億行x1億列のデータでもグループで平均値を求める作業を8回繰り返せば、平均値が求められます。

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  • coco_bauer

    2018/06/01 11:17

    -4.449729e-02 は、-0.04449729 と同じ値です。 e-02は、小数点を2桁左に移す(1/100にする)という意味です。 e3は、小数点を3桁右に移す(1000倍にする)という意味です。

    キャンセル

回答 1

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+1

単なる表記方法の問題です。
データ的には何ら問題はないと思われます。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%8C%87%E6%95%B0%E8%A1%A8%E8%A8%98

import pandas as pd

ser = pd.Series([10000, 10, 0, 0.1, 0.000001])
print(ser)

# 指数表記
pd.set_option('display.float_format', '{:e}'.format)
print(ser)
#0   1.000000e+04
#1   1.000000e+01
#2   0.000000e+00
#3   1.000000e-01
#4   1.000000e-06
#dtype: float64

# 通常の少数表記
pd.set_option('display.float_format', '{:f}'.format)
print(ser)
#dtype: float64
#0   10000.000000
#1      10.000000
#2       0.000000
#3       0.100000
#4       0.000001
#dtype: float64

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  • 2018/06/01 11:21

    ありがとうございます。お手数なのですが。この指数表記されたものを通常の少数表示に変更するツールが掲載されているサイトや変換のためのコードなどを教えていただけないでしょうか。データ量が多いため、できるだけ手早く簡単な方法を教えていただきたいです。

    キャンセル

  • 2018/06/01 11:23

    回答のコードに記載しております
    pd.set_option('display.float_format', '{:f}'.format)
    の部分が表示方法を変更している箇所になります

    キャンセル

  • 2018/06/01 11:51

    ありがとうございます。
    ベストアンサーにさせていただきます。

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