Pandasのメソッド説明　DataFrame.agg

2023年9月14日

PandasのDataFrame.aggメソッドは、データフレーム内の列に対して指定した集計関数（または関数のリスト）を適用し、列ごとにカスタムの集計操作を行うためのメソッドです。aggメソッドは、データフレーム内の複数の列に異なる集計操作を適用する場合や、複数の統計情報を同時に計算する場合に特に有用です。以下は、DataFrame.aggメソッドの一般的な使い方と主要なパラメータの説明です。

基本的な使用法:

python
import pandas as pd

# サンプルデータフレームを作成
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 列ごとに平均値と合計値を計算
agg_result = df.agg(['mean', 'sum'])

# 集計結果を表示
print(agg_result)

この例では、aggメソッドを使用して、データフレームdf内の各列に対して平均値と合計値を計算し、結果として得られるデータフレームagg_resultに集計情報が含まれています。

カスタムの集計関数を使用:

aggメソッドには、ビルトインの集計関数（’mean’、’sum’、’min’、’max’など）の他に、ユーザーが定義したカスタムの関数を適用することもできます。

python
# カスタムの集計関数を定義
def custom_mean(x):
    return x.mean() * 2

# カスタム関数を使用して列ごとに集計
custom_agg_result = df.agg(custom_mean)

# 集計結果を表示
print(custom_agg_result)

特定の列に対して集計:

aggメソッドを特定の列に対して適用する場合、subsetパラメータを使用して列を指定できます。

python
# 'A'列に対して平均値と合計値を計算
agg_result_column_A = df['A'].agg(['mean', 'sum'])

# 集計結果を表示
print(agg_result_column_A)

DataFrame.aggメソッドは、データフレーム内の列ごとにカスタムの集計操作を実行する場合や、複数の統計情報を一度に取得する場合に非常に便利です。データの要約統計情報を柔軟に計算し、データ分析や可視化のためのデータの事前処理に使用されます。