この記事ではPythonのpandasでDataFrameの最大値や最小値を求める方法を解説していきます。
後半には日付データに関することも書いています。
以下のDataFrameを使います。
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import pandas as pd df1 = pd.DataFrame( data={'列1': [10, 20, 30, 40], '列2': [50, 60, 70, 80], '列3': [12, 37, 48, 120]} ) df1 |
目次
最大値と最小値などをまとめて抽出
- describe関数を使う
- データ数・平均・最大・最小・標準偏差・四分位数のDataFrameを返す
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#最大。最小・平均などをまとめて表示 df1_des = df1.describe() display(df1_des) |
max・minメソッドを使う方法
- 最大値はmaxメソッド、最小値はminメソッドを使う。
- 最大・最小値を格納したSeriesを返す
- 両方とも使い方は同じ
axis=0（デフォルト）で列方向の最大値を求める。axis=1で行方向の最大値を求める。
列ごとの最大・最小値を求める
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#列ごとの最大値（axis=0はなくてもOK） df1.max(axis=0) ##出力結果 列1 40 列2 80 列3 120 dtype: int64 #データ型 type(df1.max(axis=0)) ##出力結果 pandas.core.series.Series ***************************** #列ごとの最小値を求める df1.min() ##出力結果 列1 10 列2 50 列3 12 dtype: int64 |
行ごとの最大・最小値を求める
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#行ごとの最大値 df1.max(axis=1) ##出力結果 0 50 1 60 2 70 3 120 dtype: int64 ***************************** #行ごとの最小値を求める df1.min(axis=1) ##出力結果 0 10 1 20 2 30 3 40 dtype: int64 |
全体の最大・最小値を求める
- max・minメソッドを二回使う
- intを返す
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#全体の最大値 df1.max().max() ##出力結果 120 #データ型 type(df1.max().max()) ##出力結果 int |
同じように全体の最小値を求めることも可能です。
日付の最大・最小
以下のDataFrameのbirth列に関して最大と最小を求めてみます。
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import pandas as pd df = pd.DataFrame( {'name': ['白銀', '藤原', '石上', '四宮', '早坂'], 'grade': ['3', '3', '2', '3', '3'], 'height': [177, 162, 175, 160, 165], 'weight': [62, 54, 60, 48, 54], 'birth': ['2002/9/9', '2002/3/3', '2003/3/3', '2002/1/1', '2002/4/2'] }, index=[1, 2, 3, 4, 5] ) #日付に変換 df['birth'] = pd.to_datetime(df['birth']) display(df) |
pd.to_datetime関数でdatetime64に変換しています。- 日付の最大値は現在日時に最も近い日付を返します。
- 日付の最小値は現在日時から最も遠い日付を返します。
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print('最小', df['birth'].min()) print('最大' ,df['birth'].max()) ##出力結果 最小 2002-01-01 00:00:00 最大 2003-03-03 00:00:00 #データ型 type(df['birth'].min()) ##出力結果 pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp |
datetime64でないと文字列として最大と最小が返されるので注意が必要です。
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まとめ
今回は最大と最小の求め方に関して見ていきました。
その他の統計量も一気に求めるならdescribe関数が便利ですね。
今回紹介した関数やメソッドはどれも簡単に使えると思います。
参考になれば幸いです。
