Pythonを用いて統計の基本となる平均について全部で5つの求め方を紹介します。
平均を計算するのも手計算だと大変ですね。
でもPythonを使って計算したいけどやり方がわからないです。
そうですよね。
Pythonで平均を求める方法はたくさんあります。
いろんな方法で平均を求めてみるから参考にしてみてほしいです。
統計を取り扱う上で、平均をデータに合わせて自由に求められることは重要だと感じます。
みなさんもこの記事を参考に扱うデータに合わせて平均を自由に求められるようになっていただければと思います。
もし、平均について詳しく知りたい方がいれば以下の記事も参考にしてください！
平均を求める5つの方法
Pythonで平均値を求める場合、5つの方法があります。
- 平均の求め方通りにsum関数とlen関数を使用して求める方法
- statistics.mean関数を使用して求める方法
- numpy.average関数を使用して求める方法
- numpy.mean関数を使用して求める方法
- pandas.DataFrame.mean関数を使用して求める方法
それぞれ順番に説明していきます。
平均の求め方通りにsum関数とlen関数を使用して求める
平均値の求め方通りにPython標準の関数のみを使って計算します。
score = [48, 52, 46, 48, 53, 58, 52, 48, 51, 63, 48, 52, 43, 41, 51]
#sum関数でリストの値の合計値、len関数で値の数を求める。
#平均 = 値の合計値 / 値の数
avg = sum(score) / len(score)
print("平均値は", avg, "です。")
#実行結果 : 平均値は 50.266666666666666 です。len関数, sum関数の使い方については以下も参照ください！
statistics.mean関数を使用して平均値を求める
statisticsモジュールをインポートし、statistics.mean関数を使って求めます。
import statistics #statisticsモジュールをインポート
score = [48, 52, 46, 48, 53, 58, 52, 48, 51, 63, 48, 52, 43, 41, 51]
#statistics.mean関数を用いる。
avg = statistics.mean(score)
print("平均値は", avg, "です。")
#実行結果 : 平均値は 50.266666666666666 です。numpy.average関数を使用して求める
numpyモジュールをインポートし、numpy.average関数を使って求めます。
import numpy as np #numpyモジュールをインポート
score = [48, 52, 46, 48, 53, 58, 52, 48, 51, 63, 48, 52, 43, 41, 51]
#numpy.average関数を用いる。
avg = np.average(score)
print("平均値は", avg, "です。")
#実行結果 : 平均値は 50.266666666666666 です。numpy.mean関数を使用して求める
numpyモジュールをインポートし、numpy.mean関数を使って求めます。
import numpy as np #numpyモジュールをインポート
score = [48, 52, 46, 48, 53, 58, 52, 48, 51, 63, 48, 52, 43, 41, 51]
#numpy.mean関数を用いる。
avg = np.mean(score)
print("平均値は", avg, "です。")
#実行結果 : 平均値は 50.266666666666666 です。pandas.DataFrame.mean関数を使用して求める
pandasモジュールをインポートし、pandasのデータ形式DataFrameのmean関数を使って求めます。
import pandas as pd #pandasモジュールをインポート
#Datafreme型のデータを準備
score = pd.DataFrame([48, 52, 46, 48, 53, 58, 52, 48, 51, 63, 48, 52, 43, 41, 51])
#pandas.mean関数を用いる。
#score[n]で平均を求めたい列を指定。
avg = score[0].mean()
print("平均値は", avg, "です。")
#実行結果 : 平均値は 50.266666666666666 です。Pythonで実行できました！
平均を計算するだけでもいろんな方法があるんですね。
今回は5通りの方法を紹介しました！
自分が平均を求めたいデータによって使い分けるのが良いです！
最後のpandas.mean()は表形式のデータで行や列ごとに平均値を求められるので、たくさんのデータを分析したいときには良く使いますね！
まとめ
いかがでしたでしょうか。
平均値を求める方法も用いるモジュールによって様々です。
自身が用いるデータに合わせて使い分けることができれば、様々な状況でも平均値を求めることができるようになると思います。
また、平均について改めて具体的に知りたくなった方は以下の記事で学べると思います。
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