PythonとPandasでDataFrameの列値の平均を計算する方法

PandasのDataFrameで列（カラム）の値の平均を計算するには、mean()メソッドを使用します。この記事では、具体的なサンプルコードと実行結果を交えながら、列の平均値を求める手順をわかりやすく解説します。

1. Pandasライブラリのインポート

まず、必要なPandasライブラリをインポートします。

import pandas as pd

2. DataFrameの作成

次に、「Car」と「Units」の2つの列を持つDataFrameを作成します。

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

3. 単一の列の平均を求める

mean()メソッドを使えば、特定の列だけの平均値を簡単に取得できます。ここでは「Units」列の平均を計算してみましょう。

print("Mean of Units column from DataFrame1 = ", dataFrame1['Units'].mean())

同じ要領で、別のDataFrameに対しても平均値を計算できます。次の例では、2つ目のDataFrameの「Price」列の平均を求めています。

完全なサンプルコード

以下が、これまでの手順をまとめた完全なコードです。

import pandas as pd

# DataFrame1を作成
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

print("DataFrame1 ...\n", dataFrame1)

# 「Units」列の平均を求める
print("Mean of Units column from DataFrame1 = ", dataFrame1['Units'].mean())

# DataFrame2を作成
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Product": ['TV', 'PenDrive', 'HeadPhone', 'EarPhone', 'HDD', 'SSD'],
      "Price": [8000, 500, 3000, 1500, 3000, 4000]
   }
)

print("\nDataFrame2 ...\n", dataFrame2)

# 「Price」列の平均を求める
print("Mean of Price column from DataFrame2 = ", dataFrame2['Price'].mean())

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。

DataFrame1 ...
        Car   Units
0       BMW     100
1      Lexus     150
2       Audi     110
3      Tesla      80
4    Bentley     110
5     Jaguar      90
Mean of Units column from DataFrame1 = 106.666666667

DataFrame2 ...
   Price    Product
0   8000         TV
1    500   PenDrive
2   3000  HeadPhone
3   1500   EarPhone
4   3000        HDD
5   4000        SSD
Mean of Price column from DataFrame2 = 3333.33333333

ポイントのまとめ

• 列の平均を求めるには df['列名'].mean() を使用します。
• mean()は数値型の列にのみ適用でき、文字列の列には使用できません。
• 欠損値（NaN）が含まれる場合、デフォルトでは欠損値を除外して平均が計算されます。
• DataFrame全体の数値列の平均を一度に取得したい場合は、df.mean() を使うことも可能です。

このように、Pandasのmean()メソッドを使えば、たった1行のコードで列の平均値を簡単に計算できます。データ分析において頻繁に使われる基本操作なので、ぜひマスターしておきましょう。