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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/04/29 09:38

a b c
東京  3 2 6
名古屋 4 5 7
大阪  5 8 9
福岡  1 9 2

のようなデータが無数に連なるcsvファイルにおいて、平均を計算させ、その値を求める事を行いました。例えば、bの平均が3.75といった具合です。
その求めたbの3.75という平均値を用いて、平均に最も近い場所、遠い場所を出力するプログラムを作成したいです。

python3

1import numpy as np 2import pandas as pd 3import os 4 5# Call fail from os 6# Add "r" to the string to stop the interpretation of special characters 7 8os.chdir(r"C:\Users\-\Desktop") 9df = pd.read_csv("prefecture.csv") 10

上記のコードのようにcsvファイルを読み込むところまでは理解しています。
どうかお力添え頂けませんか。
よろしくおねがいします。

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回答2

0

各値から平均を引いた値の絶対値を求め、その値をソートした先頭と末尾のインデックスを出力するとよいのではないでしょうか。
(値が重複する場合は想定しておりません)

Python

1closest, farthest = (df['b'] - df['b'].mean()).abs().sort_values().iloc[[0,-1]].index

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.mean.html

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.abs.html

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.sort_values.html

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.iloc.html

投稿2020/04/29 10:17

magichan

総合スコア15898

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magichan

2020/04/29 10:17

遅かった・・
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/04/29 10:47

分かりやすくて初心者の自分には非常にありがたいです。
guest

0

ベストアンサー

以下の手順でできます。

  1. DataFrame.mean() で列ごとの平均を計算する
  2. (df - df.mean()).abs() で平均との距離を計算する。
  3. idxmin() で平均に最も近いインデックスを取得する
  4. idxmax() で平均から最も遠いインデックスを取得する

python

1from io import StringIO 2 3import pandas as pd 4 5text = StringIO("""a b c 6東京 3 2 6 7名古屋 4 5 7 8大阪 5 8 9 9福岡 1 9 2""") 10 11df = pd.read_csv(text, delim_whitespace=True) 12print(df.mean()) 13# a 3.25 14# b 6.00 15# c 6.00 16# dtype: float64 17 18# 平均との差 19diff = (df - df.mean()).abs() 20 21# 平均に最も近いインデックス 22print(diff.idxmin()) 23# a 東京 24# b 名古屋 25# c 東京 26# dtype: object 27 28# 平均から最も遠いインデックス 29print(diff.idxmax()) 30# a 福岡 31# b 東京 32# c 福岡 33# dtype: object

投稿2020/04/29 10:14

編集2020/04/29 10:15
tiitoi

総合スコア21956

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/04/29 10:16

分かりやすい回答をありがとうございました。
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