Pythonでリスト内の連続するn個の要素ごとの平均値を求める方法

数値のみを含むリストが与えられたとき、先頭の要素から順にスライドさせながら、連続するn個の要素のセットを取り出し、それぞれの平均値を計算する方法を解説します。これは「移動平均（ローリング平均）」と呼ばれる処理で、データ分析などでもよく使われるテクニックです。

例

以下の例では、リスト内の連続する4つの要素ごとの平均を求める要件をシンプルに示しています。

与えられたリスト:
[10,12,14,16,18,20,22,24,26]

連続する4つの数字ごとのセグメントの平均:
[13.0, 15.0, 17.0, 19.0, 21.0, 23.0]

sum関数とrange関数を使う方法

まずは最も基本的なアプローチです。リスト内包表記を使い、range関数で取得する要素の位置を追跡しながら、連続する数値の合計をsum関数で計算します。その後、ループ処理によって各セグメントの長さで合計値を割り、結果を新しいリストに格納していきます。

この方法のポイントは、range(len(listA) - seg + 1) の部分です。スライスの開始位置がリストの範囲を超えないよう、範囲の終点を調整している点に注目してください。

例

listA = [10,12,14,16,18,20,22,24,26]
print("Given list:\n",listA)
seg = 4
# リスト内包表記による実装
res = [sum(listA[m:m + seg])/seg
       for m in range(len(listA) - seg + 1)]
print("new list with averages:\n ",res)

上記のコードを実行すると、以下の結果が得られます。

Given list:
    [10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26]
new list with averages:
    [13.0, 15.0, 17.0, 19.0, 21.0, 23.0]

islice関数とmean関数を使う方法

次に、Pythonの標準ライブラリを活用して、より直接的にこれらの値を計算する方法を紹介します。itertoolsモジュールのislice関数を使って指定した範囲の要素を順番にスライスし、zip関数でまとめた後、statisticsモジュールのmean関数をmapで適用することで、最終的な平均値のリストを一度に取得できます。

このアプローチは、コードの意図が明確になり、可読性が高いのが特徴です。

例

from statistics import mean
from itertools import islice

listA = [10,12,14,16,18,20,22,24,26]
print("Given list:\n",listA)

# isliceとmeanを組み合わせた実装
listB = zip(*(islice(listA, i, None) for i in range(4)))
res = list(map(mean, listB))

print("new list with averages:\n ",res)

出力結果

上記のコードを実行すると、以下の結果が得られます。

Given list:
    [10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26]
new list with averages:
    [13, 15, 17, 19, 21, 23]

まとめ

どちらの方法でも同じ結果が得られますが、用途に応じて使い分けるのがおすすめです。シンプルで理解しやすいのはリスト内包表記＋sumの方法、標準ライブラリを活用してエレガントに書きたい場合はislice＋meanの方法が適しています。また、大量のデータを扱う場合には、NumPyのnp.convolveやcumsumを使った移動平均の計算も検討すると、さらに高速に処理できるでしょう。