Python Pandas：Indexオブジェクトから相対度数を取得する方法

PandasのIndexオブジェクトから相対度数（出現割合）を求めるには、index.value_counts()メソッドを使用し、パラメータnormalizeをTrueに設定します。normalize=Trueを指定すると、各値の出現回数が全体の合計で正規化され、0〜1の範囲の相対度数として返されます。

必要なライブラリのインポート

まず、必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd

Pandasインデックスの作成

次に、PandasのIndexオブジェクトを作成します。

index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])

作成したPandasインデックスを表示してみましょう。

print("Pandas Index...\n", index)

相対度数の計算方法

value_counts()メソッドを使うと、一意な値ごとの出現回数を取得できます。ここでパラメータ「normalize」をTrueに設定すると、各値の出現回数を全体の合計値で割った相対度数が得られます。

print("\nすべての値を出現合計数で割った相対度数...\n", index.value_counts(normalize=True))

サンプルコード

以下に完全なコード例を示します。

import pandas as pd

# Pandasインデックスの作成
index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])

# Pandasインデックスの表示
print("Pandas Index...\n", index)

# インデックス内の要素数を返す
print("\nインデックスの要素数...\n", index.size)

# データのdtypeを返す
print("\ndtypeオブジェクト...\n", index.dtype)

# value_counts()で一意な値の出現回数を取得
# パラメータ「normalize」をTrueに設定して相対度数を取得
print("\nすべての値を出現合計数で割った相対度数...\n", index.value_counts(normalize=True))

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

Pandas Index...
Int64Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30], dtype='int64')

Number of elements in the index...
9

The dtype object...
int64

Get the relative frequency by dividing all values by the sum of values...
50    0.222222
110   0.222222
90    0.222222
10    0.111111
70    0.111111
30    0.111111
dtype: float64

結果の解説

この出力から、値「50」「110」「90」はそれぞれ9個中2個出現しているため、相対度数は約0.222（22.2%）となっています。一方、「10」「70」「30」はそれぞれ1個ずつしか出現していないため、相対度数は約0.111（11.1%）です。このように、normalize=Trueを指定することで、各値がデータ全体に占める割合を簡単に把握できます。