【毎日Python】Pythonで配列の平均を算出する方法｜numpy.mean,nanmean

Pythonで配列の平均を算出する方法について説明します。
この記事では、Pythonのnumpyライブラリのmean関数とnanmean関数について解説をします。
欠損値がない場合は、mean関数を使います。
欠損値がある場合は、nanmean関数を使います。

この記事の執筆・監修

キノコード    

テクノロジーアンドデザインカンパニー株式会社のCEO。
日本最大級のプログラミング教育のYouTubeチャンネル「キノコード」や、プログラミング学習サービス「キノクエスト」を運営。
著書「あなたの仕事が一瞬で片付くPythonによる自動化仕事術」や、雑誌「日経ソフトウエア」や「シェルスクリプトマガジン」への寄稿など実績多数。

Pythonのnumpyライブラリのmean関数

まず、mean関数について説明します。

import numpy as np

まず、このような1次元配列で試してみましょう。

a = np.array([1, 5, 12, 0, 5, 1]) 

mean関数の引数に配列を指定して実行します。
平均を算出することができました。

np.mean(a)

#実行結果
4.0

次に、2次元配列で試してみましょう。

a_2 = np.reshape(a_1,(2,3))
a_2

#実行結果
array([[ 1,  5, 12],
       [ 0,  5,  1]])

まず、行ごとの平均を算出してみます。
引数axisに1を渡して実行します。
行ごとの平均を、配列で取得することができました。

np.mean(a_2, axis=1)

#実行結果
array([6., 2.])

続けて、列ごとの平均を算出してみます。
引数axisに0を渡して実行します。
列ごとの平均を、配列で取得することができました。

np.mean(a_2, axis=0)

#実行結果
array([0.5, 5. , 6.5])

欠損値が含まれている場合には、nanmean関数

なお、mean関数の場合、指定の配列に欠損値が含まれているとnanが返されます。

a_3 = np.array([1, 5, 12, 0, 5, np.nan]) 

np.mean(a_3)

#実行結果
nan

そのため、欠損値を除いて配列の平均を算出する場合は、nanmean関数を使用しましょう。

np.nanmean(a_3)

#実行結果
4.6

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