はじめに
この実験では、Pandas Series オブジェクトのagg()メソッドについて学びます。agg()メソッドを使用すると、指定された軸に沿って Series の要素に 1 つ以上の集約関数を適用できます。単一の関数で呼び出すとスカラー値が返され、複数の関数で呼び出すと複数の値が返されます。
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ノートブックタブに切り替え、Jupyter Notebook を使用して練習します。
場合によっては、Jupyter Notebook が読み込み完了するまで数秒待つ必要があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。
学習中に問題が発生した場合は、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。
必要なライブラリをインポートする
まず、データの操作と分析に使用されるpandasライブラリをインポートする必要があります。
import pandas as pd
Series を作成する
次に、サンプルデータを使って Series オブジェクトを作成します。
s = pd.Series([2, 3, 4])
単一の関数で集約する
さて、ここでは単一の関数を使って Series の要素を集約しましょう。例として、sum()、min()、max()、mean()、およびcount()関数を使用します。
print("The sum of the series elements is:", s.agg('sum'))
print("The min of the series elements is:", s.agg('min'))
print("The max of the series elements is:", s.agg('max'))
print("The mean of the series elements is:", s.agg('mean'))
print("The count of the series elements is:", s.agg('count'))
複数の関数で集約する
複数の関数を使って Series の要素を集約することもできます。ここでは、関数のリストをagg()メソッドに渡します。
print("The output of the agg method is:\n", s.agg(['sum','min','max']))
ユーザ定義関数で集約する
最後に、ユーザー定義関数を使って要素を集約することができます。この例では、add()という名前の関数を作成します。この関数は、3 より大きい要素に 1 を加え、それ以外の場合は同じ要素を返します。
def add(x):
if x > 3:
return x + 1
else:
return x
print("After aggregating the result is:\n", s.agg(add))
まとめ
この実験では、Pandas の Series オブジェクトのagg()メソッドの使い方を学びました。組み込み関数、複数の関数、およびユーザー定義関数を使って要素を集約する方法を見ました。agg()メソッドは、Series 内のデータを要約し分析するための強力なツールです。