Pythonのstatisticsモジュール徹底解説！mean・median・modeなど統計関数の使い方

Pythonでは、statisticsモジュールをインポートするだけで、数式や統計データの処理を手軽に行うことができます。平均値・中央値・最頻値など、さまざまな種類の統計演算や数学的操作を簡単に実装できるのが魅力です。

以下の関数は、標本または母集団のデータから代表値（平均的な値）を算出するために使用されます。

mean()：算術平均を求める

mean()関数は、シーケンス（リストなど）やイテレータに含まれる標本データの算術平均（平均値）を計算します。すべての値の合計をデータ数で割る、最も基本的な平均の求め方です。

使用例

import statistics

data = [1, 2, 3, 3, 4, 5]
print("平均値は : ", end="")
print(statistics.mean(data))

実行結果

平均値は : 3

harmonic_mean()：調和平均を求める

harmonic_mean()関数は、シーケンスやイテレータ内の実数データに対して調和平均を計算します。調和平均は、速度や割合など「率」の平均を求めたい場合に特に有効です。

使用例

import statistics

data = [1, 2, 3]
print("調和平均は : ", end="")
print(statistics.harmonic_mean(data))

実行結果

調和平均は : 1.6363636363636365

median()：中央値を求める

median()関数は、昇順に並べたデータの中央にあたる値（中央値）を計算します。データ数が偶数の場合は、中央に位置する2つの値の平均が返される点に注意してください。

使用例

import statistics

data = [1, 3, 5, 7]
print("中央値は : ", end="")
print(statistics.median(data))

実行結果

中央値は : 4.0

median_low()：低い側の中央値を求める

median_low()関数は、データ数が奇数の場合は通常の中央値を返します。一方、データ数が偶数の場合は、中央に並ぶ2つの値のうち小さい方を返すのが特徴です。

使用例

import statistics

data = [1, 2, 2, 3, 3, 3]
print("median_low の値は : ", end="")
print(statistics.median_low(data))

実行結果

median_low の値は : 2

median_high()：高い側の中央値を求める

median_high()関数も、データ数が奇数の場合は通常の中央値を返します。データ数が偶数の場合には、中央に並ぶ2つの値のうち大きい方を返します。

使用例

import statistics

data = [1, 2, 2, 3, 3, 3]
print("median_high の値は : ", end="")
print(statistics.median_high(data))

実行結果

median_high の値は : 3

median_grouped()：グループ化データの中央値を求める

median_grouped()関数は、グループ化されたデータの中央値を計算します。グループ化データの50パーセンタイルに相当する値を求めたいときに利用します。

使用例

import statistics

data = [2, 2, 3, 4]
print("median_grouped の値は : ", end="")
print(statistics.median_grouped(data))

実行結果

median_grouped の値は : 2.5

mode()：最頻値を求める

mode()関数は、離散データや名義尺度のデータの中から、最も頻繁に出現する値（最頻値）を返します。出現回数が最大のデータポイントを取得したい場合に便利です。

使用例

import statistics

data = [2, 2, 3, 4, 4, 1, 2]
print("最頻値は : ", end="")
print(statistics.mode(data))

実行結果

最頻値は : 2

まとめ

Pythonのstatisticsモジュールを活用すれば、平均・中央値・最頻値といった基本的な統計量を、複雑な計算式を自前で書くことなく1行で求められます。データ分析の前処理や集計作業の効率化に、ぜひ取り入れてみてください。