PythonとPandasを用いたデータフレームの演算

PythonのPandasライブラリは、データ分析において非常に強力なツールです。特に、データフレームというデータ構造を用いることで、様々なデータ操作や計算を簡単に行うことができます。

データフレームの基本的な演算

Pandasのデータフレームでは、列や行に対する基本的な演算を簡単に行うことができます。例えば、以下のようにして列や行の合計値、平均値、中央値、最大値、最小値を計算することができます。

# 合計
df[列名または行範囲].sum(numeric_only=True, axis=0/1)
# 平均
df[列名または行範囲].mean(numeric_only=True, axis=0/1)
# 中央値
df[列名または行範囲].median(numeric_only=True, axis=0/1)
# 最大値
df[列名または行範囲].max(numeric_only=True, axis=0/1)
# 最小値
df[列名または行範囲].min(numeric_only=True, axis=0/1)

列同士の計算

Pandasのデータフレームでは、特定の列同士の計算（足し算・引き算・掛け算・割り算）を簡単に行うことができます。

df["新規列名"] = df["元の列1"] + df["元の列2"]  # 足し算
df["新規列名"] = df["元の列1"] - df["元の列2"]  # 引き算
df["新規列名"] = df["元の列1"] * df["元の列2"]  # 掛け算
df["新規列名"] = df["元の列1"] / df["元の列2"]  # 割り算

新しい列の作成と既存の列の更新

Pandasのデータフレームでは、新しい列を作成したり、既存の列を更新したりすることも可能です。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [10, 20, 30, 40]
})

# 列Aに2を足す
df['A'] = df['A'] + 2

# 列Bから列Aを引いた結果を新しい列Cに保存
df['C'] = df['B'] - df['A']

以上のように、PythonとPandasを用いることで、データフレームに対する様々な演算を簡単に行うことができます。これらの基本的な操作をマスターすることで、より複雑なデータ分析を効率的に行うことが可能となります。.