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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。

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pandasでの数値計算

shin14

総合スコア11

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投稿2022/05/13 01:47

編集2022/05/13 01:47

pythonにてpandasを使って計測された200万行程のデータの入ったCSVを読み込み、
その平均をとるようなコードを書いているのですがいくつか分からない点があり、質問させてください。
下記のようなコードを書いて実行した所、パターン1の実行結果のように、ヘッダーやデータタイプなどの情報が付いてきてしまいました。
計算結果が欲しいだけなので、回避方法を調べるとブログサイトで下記のパターン2ようにdf=df.iloc[-1]方法を紹介しておりました。
試したところ確かに、値だけの出力は可能でしたが、丸め込まれたのか計算値が異なっていました。

1.数値だけを得られる方法で他の方法はないでしょうか?
2.同じfloat64bit型なのに値が違うのはなぜでしょうか?
(最初のパターンの計算にはデータとして文字列が入っているためでしょうか?)
上記の2点について解決策とそうなってしまう理由も教えていただけると幸いです。

パターン1
df= pd.read_csv(work_files,encoding='shift-jis',usecols=['Anum'],engine='python')
num = df.mean()
print(num)

#実行結果
Anum 26.402333
dtype: float64

パターン2
df= pd.read_csv(work_files,encoding='shift-jis',usecols=['Anum'],engine='python')
num = df.mean()
print(num)
print(type(num))

df=df.iloc[-1]
print(num)
print(type(num))

#実行結果
Anum 26.402333
dtype: float64
<class 'pandas.core.series.Series'>
26.5
<class 'numpy.float64'>

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回答1

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df.mean() で得られているのは numpy.float64 でなく、pandas.core.series.Series です。
print(type(num)) として型を確認してみてください。

num が Series であるので、値は num[0] もしくは num['Anum'] で取り出せることがわかります。

投稿2022/05/13 06:23

chirimen

総合スコア189

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shin14

2022/05/16 02:15

回答いただきありがとうございます。
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