Pandas DataFrame の四分位数メソッドをマスターする

はじめに

この実験では、Pandas の DataFrame.quantile() メソッドを調べます。DataFrame.quantile() メソッドは、DataFrame の指定された軸に沿った指定された四分位数での値を計算します。このメソッドの使い方とパラメータを学びましょう。

VM のヒント

VM の起動が完了したら、左上隅をクリックして Notebook タブに切り替えて、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。

時々、Jupyter Notebook が読み込み終わるまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証は自動化できません。

学習中に問題がある場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。

DataFrame を作成する

まず、Pandas ライブラリの pd.DataFrame() 関数を使って DataFrame を作成しましょう。「年齢」「身長」「体重」の 3 つの列で構成される DataFrame を作成します。この DataFrame は、個人とそれに対応する属性を表します。各列には数値が含まれます。

## Import the pandas library
import pandas as pd

## Create the DataFrame
df = pd.DataFrame({'Age': [12, 14, 11, 12], 'Height': [135, 140, 138, 147], 'Weight': [35, 38, 30, 45]})

四分位数を計算する

次に、DataFrame.quantile() メソッドを使って DataFrame の四分位数を計算しましょう。q パラメータは、計算する対象の四分位数を表し、0 <= q <= 1 です。この例では、中央値に相当する 0.5 の四分位数を計算します。

## Calculate the quantile
quantile_50 = df.quantile(0.5)

結果を表示する

最後に、計算された四分位数を見るために結果を表示しましょう。

## Print the result
print(quantile_50)

まとめ

この実験では、Pandas の DataFrame.quantile() メソッドを使って DataFrame の四分位数を計算する方法を学びました。q パラメータを使って対象の四分位数を指定することで、対応する値を取得できます。このメソッドは、DataFrame 内の数値データの分析と要約に役立ちます。