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Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

浮動小数点

浮動小数点は、コンピュータが数値を扱う際に実数を表現する方法のひとつです。 数値を、それぞれの桁の値が並んでいる仮数部と、小数点の場所を示す指数部で表します。

統計

統計は、集団現象を数量で把握することです。また、調査で得られた性質や傾向を数量的に表したデータのことをいいます。

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2回答

5132閲覧

python3 Pandasで表を作成するため小数点以下の表示を制御したい

LFOHP

総合スコア25

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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

浮動小数点

浮動小数点は、コンピュータが数値を扱う際に実数を表現する方法のひとつです。 数値を、それぞれの桁の値が並んでいる仮数部と、小数点の場所を示す指数部で表します。

統計

統計は、集団現象を数量で把握することです。また、調査で得られた性質や傾向を数量的に表したデータのことをいいます。

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投稿2020/05/21 09:13

Jupyter notebookでPythonで統計の学習をしています。はじめたばかりです。

importしてます
こんなsampledata

環境

  • MacOS 10.15.4
  • Googlechrome
  • Jupyter notebook

やりたいこと

小数点以下の表示を制御して、表作成したい。
||男 |女|標準偏差
|---|---|
年齢(yo)|12.1 |22.1 |8.1 |

やったこと

dscrobe()で表示すると、きちんと表示されます。デフォルトでは小数点以下6桁でした。
describe()では小数点以下2けたになっています

できないこと

小数点以下が2桁ではなく、コントロールできていません。
pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.formatも同じ挙動です。

これらは、あくまで表示の問題で、df["Age].std()のような、処理結果とは異なるのでしょうか?
だめです

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回答2

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ベストアンサー

pd.set_option('precision', 2)pd.options.display.float_format = '{:.2f}' は DataFrame や Series を表示する際の小数点の桁数です。つまり、表示する際の見た目を変える設定であるため、内部的には保持している精度 (桁数) は変わりません。

また、df["Age"].std() の返り値は float なので、上記設定も影響しません。

サンプル

例えば、性別ごとの平均と標準偏差を求めたい場合

  1. groupby() でグループ化
  2. agg(["mean", "std"]) で集計

という手順を踏めばよいです。

python

1import pandas as pd 2pd.set_option('precision', 2) 3df = pd.DataFrame({"年齢": [21, 22, 31, 41], "性別": ["男", "女", "男", "女"]}) 4stat = df.groupby("性別").agg(["mean", "std"]) 5stat

投稿2020/05/21 09:32

編集2020/05/21 09:37
tiitoi

総合スコア21956

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LFOHP

2020/05/21 20:48

ありがとうございます。きれいに表示できます。見た目を変更する方法も、これから調べてみます。
guest

0

どこまで表示するか、ということでしかないです

{f:.2} ではどうでしょう

投稿2020/05/21 09:27

y_waiwai

総合スコア87747

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LFOHP

2020/05/21 09:45

ありがとうございます。確かに表示かわりました。 print(f'{df["Age"].std():.1f}') df["Age"].std() =>15.1 =>15.130997016293103
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