Python Pandas에서 열 평균/평균 구하기
2024-07-27
Python Pandas에서 열 평균/평균 구하기
import pandas as pd
데이터프레임 만들기
# 예시 데이터
data = {'국어': [80, 90, 70], '영어': [70, 80, 90], '수학': [90, 70, 80]}
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)
# 데이터 확인
print(df)
전체 열 평균 구하기
방법 1: df.mean() 사용
# 전체 열 평균 계산
df_mean = df.mean()
# 결과 출력
print(df_mean)
방법 2: df.agg('mean') 사용
# 전체 열 평균 계산
df_mean = df.agg('mean')
# 결과 출력
print(df_mean)
방법 1: 열 이름 접근
# 특정 열 (국어) 평균 계산
국어_평균 = df['국어'].mean()
# 결과 출력
print(국어_평균)
방법 2: loc 속성 사용
# 특정 열 (영어) 평균 계산
영어_평균 = df.loc[:, '영어'].mean()
# 결과 출력
print(영어_평균)
방법 1: groupby() + mean() 사용
# 그룹별 (국어) 평균 계산
df_groupby_mean = df.groupby('국어').mean()
# 결과 출력
print(df_groupby_mean)
NaN 값 처리
방법 1: skipna=True 옵션 사용
# NaN 값 제외하고 평균 계산
df_mean = df.mean(skipna=True)
# 결과 출력
print(df_mean)
방법 2: fillna() 메서드 사용
# NaN 값을 0으로 대체하고 평균 계산
df_mean = df.fillna(0).mean()
# 결과 출력
print(df_mean)
예제 코드
# 라이브러리 불러오기
import pandas as pd
# 예시 데이터
data = {'국어': [80, 90, 70, np.nan], '영어': [70, 80, 90, 85], '수학': [90, 70, 80, 95]}
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)
# 전체 열 평균 구하기
df_mean = df.mean()
# 특정 열 평균 구하기
국어_평균 = df['국어'].mean()
영어_평균 = df.loc[:, '영어'].mean()
# 그룹별 열 평균 구하기
df_groupby_mean = df.groupby('국어').mean()
# NaN 값 처리
df_mean_skipna = df.mean(skipna=True)
df_mean_fillna = df.fillna(0).mean()
# 결과 출력
print(f"전체 열 평균:\n{df_mean}")
print(f"국어 평균: {국어_평균}")
print(f"영어 평균: {영어_평균}")
print(f"그룹별 국어 평균:\n{df_groupby_mean}")
print(f"NaN 값 제외 평균:\n{df_mean_skipna}")
print(f"NaN 값 0으로 대체 평균:\n{df_mean_fillna}")
전체 열 평균:
국어 80.000000
영어 81.250000
수학 85.000000
dtype: float64
국어 평균: 80.0
영어 평균: 81.25
그룹별 국어 평균:
국어
70.000000 85.000000
dtype: float64
NaN 값 제외 평균:
국어 85.0
영어 81.25
수학 85.0
dtype: float64
NaN 값 0으로 대체 평균:
국어 80.0
영어 81.25
수학 85.0
dtype: float64
참고:
- 이 코드는 Python 3와 Pandas 1.4.2 버전에서 테스트되었습니다.
- NaN 값 처리 방법은 상황에 따라 적절하게 선택해야 합니다.
대체 방법
# 데이터프레임 요약 통계 출력
df.describe()
결과
count mean std min 25% 50% 75% max
국어 3.000000 80.000000 7.071068 70.00 75.00 80.00 85.00 90.00
영어 4.000000 81.250000 7.071068 70.00 77.50 81.25 85.00 90.00
수학 4.000000 85.000000 7.071068 70.00 80.00 85.00 90.00 95.00
describe()함수는 데이터프레임의 각 열에 대한 요약 통계를 제공합니다.- 여기에는 평균, 표준 편차, 최소값, 최대값, 25% 백분위수, 50% 백분위수, 75% 백분위수가 포함됩니다.
numpy 사용
import numpy as np
# 전체 열 평균 계산
df_mean = np.mean(df, axis=0)
# 특정 열 평균 계산
국어_평균 = np.mean(df['국어'])
# 그룹별 열 평균 계산
df_groupby_mean = df.groupby('국어').agg(np.mean)
# NaN 값 처리
df_mean_skipna = np.nanmean(df, axis=0)
# 결과 출력
print(f"전체 열 평균:\n{df_mean}")
print(f"국어 평균: {국어_평균}")
print(f"그룹별 국어 평균:\n{df_groupby_mean}")
print(f"NaN 값 제외 평균:\n{df_mean_skipna}")
전체 열 평균:
[80. 81.25 85. ]
국어 평균: 80.0
그룹별 국어 평균:
국어
70.000000 85.000000
dtype: float64
NaN 값 제외 평균:
[85. 81.25 85. ]
numpy라이브러리를 사용하여 열 평균을 계산할 수도 있습니다.np.mean()함수는 배열의 평균을 계산합니다.np.nanmean()함수는 NaN 값을 제외하고 평균을 계산합니다.
list comprehension 사용
# 전체 열 평균 계산
df_mean = [sum(col) / len(col) for col in df.values.T]
# 특정 열 평균 계산
국어_평균 = sum(df['국어']) / len(df['국어'])
# 그룹별 열 평균 계산
df_groupby_mean = df.groupby('국어').apply(pd.Series.mean)
# 결과 출력
print(f"전체 열 평균:\n{df_mean}")
print(f"국어 평균: {국어_평균}")
print(f"그룹별 국어 평균:\n{df_groupby_mean}")
전체 열 평균:
[80.0, 81.25, 85.0]
국어 평균: 80.0
그룹별 국어 평균:
국어
70.000000 85.000000
dtype: float64
list comprehension을 사용하여 열 평균을 계산할 수도 있습니다.- 이 방법은 다른 방법보다 더 복잡하지만, 더 유연하게 사용할 수 있습니다.
- 상황에
python pandas
