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pythonのnp.meanの使い方

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実現したいこと

np.meanで取り出した平均値を配列に保存したいと思っています。

データ

SepalLength,SepalWidth,PetalLength,PetalWidth,Name
7,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor
6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor
6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor
5.5,2.3,4,1.3,Iris-versicolor
6.5,2.8,4.6,1.5,Iris-versicolor
5.7,2.8,4.5,1.3,
6.3,3.3,4.7,1.6,
6.3,3.3,6,2.5,Iris-virginica
5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica
7.1,3,5.9,2.1,Iris-virginica
6.3,2.9,5.6,1.8,Iris-virginica
6.5,3,5.8,2.2,Iris-virginica
7.6,3,6.6,2.1,
4.9,2.5,4.5,1.7,


このようなデータがあります

コード

print(np.mean(iris_data2[iris_data2['Name'].str.contains('ver', na=False)], axis=0))


の出力が

SepalLength    6.46
SepalWidth     2.92
PetalLength    4.54
PetalWidth     1.44
dtype: float64


となりました。この後

x4 = np.zeros(4)
np.mean(iris_data2[iris_data2['Name'].str.contains('ver', na=False)], axis=0, out=x4)


のようにx4にそれぞれの平均値を代入したいのですがエラーがでてきました。

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-49-13b1faddf1c4> in <module>
      1 x4 = np.zeros(4)
----> 2 np.mean(iris_data2[iris_data2['Name'].str.contains('ver', na=False)], axis=0, out=x4)

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py in mean(a, axis, dtype, out, keepdims)
   3113             pass
   3114         else:
-> 3115             return mean(axis=axis, dtype=dtype, out=out, **kwargs)
   3116 
   3117     return _methods._mean(a, axis=axis, dtype=dtype,

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in stat_func(self, axis, skipna, level, numeric_only, **kwargs)
  10945             nv.validate_median(tuple(), kwargs)
  10946         else:
> 10947             nv.validate_stat_func(tuple(), kwargs, fname=name)
  10948         if skipna is None:
  10949             skipna = True

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\compat\numpy\function.py in __call__(self, args, kwargs, fname, max_fname_arg_count, method)
     50                 validate_args(fname, args, max_fname_arg_count, self.defaults)
     51             elif method == 'kwargs':
---> 52                 validate_kwargs(fname, kwargs, self.defaults)
     53             elif method == 'both':
     54                 validate_args_and_kwargs(fname, args, kwargs,

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\util\_validators.py in validate_kwargs(fname, kwargs, compat_args)
    155     kwds = kwargs.copy()
    156     _check_for_invalid_keys(fname, kwargs, compat_args)
--> 157     _check_for_default_values(fname, kwds, compat_args)
    158 
    159 

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\util\_validators.py in _check_for_default_values(fname, arg_val_dict, compat_args)
     67                               "supported in the pandas "
     68                               "implementation of {fname}()".
---> 69                               format(fname=fname, arg=key)))
     70 
     71 

ValueError: the 'out' parameter is not supported in the pandas implementation of mean()

outを使えるという記事を見たのですが使えていなさそうです。
このエラーの対処法を教えていただきたいと思います。
もしくはout使わずに配列に保存する方法があれば教えていただきたいと思っております。

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  • meg_

    2020/01/21 20:12

    「outを使えるという記事を見た」その記事のリンクを貼ってください。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

x4 = np.mean(iris_data2[iris_data2['Name'].str.contains('ver', na=False)], axis=0).values


で良いのではないでしょうか。
pandasのDataFrame.mean()を使って

x4 = iris_data2[iris_data2['Name'].str.contains('ver', na=False)].mean().values


としても、同じ結果が得られるかと思います

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  • 2020/01/21 22:46

    ありがとうございます。参考にさせていただきました。

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