Pandas

[Python] Pandas – 指定範囲のカラムの合計値を計算する方法

Pandasで指定範囲のカラムの合計値を計算するには、DataFrame.locやDataFrame.ilocを使用してカラムを選択し、その後sum()メソッドを使います。

例えば、カラム名で範囲を指定する場合はdf.loc[:, 'col1':'col3'].sum(axis=1)、インデックスで範囲を指定する場合はdf.iloc[:, 1:4].sum(axis=1)のようにします。

axis=1は行ごとの合計を計算するために指定します。

目次から探す

locを使ったカラム範囲の合計値計算
ilocを使ったカラム範囲の合計値計算
特定の条件に基づくカラムの合計値計算
応用例：カラム範囲の合計値を使ったデータ分析
まとめ

locを使ったカラム範囲の合計値計算

Pandasのlocメソッドは、データフレームの行と列をラベルで選択するための便利な方法です。

特に、特定のカラムの範囲を指定して合計値を計算する際に役立ちます。

locの基本的な使い方

locメソッドは、以下のように使用します。

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
# locを使って特定の行とカラムを選択
result = df.loc[0:1, 'A':'B']
print(result)

A  B
0  1  4
1  2  5

カラム名で範囲を指定する方法

locを使用してカラム名で範囲を指定する場合、コロン:を使って開始カラム名と終了カラム名を指定します。

これにより、指定した範囲内のカラムを選択できます。

# カラム名で範囲を指定して合計を計算
sum_result = df.loc[:, 'A':'B'].sum()
print(sum_result)

A    6
B   15
dtype: int64

複数のカラムを選択して合計を計算する

特定のカラムを選択して合計を計算することも可能です。

locを使って、必要なカラムをリストで指定します。

# 複数のカラムを選択して合計を計算
sum_selected = df.loc[:, ['A', 'C']].sum()
print(sum_selected)

A    6
C   24
dtype: int64

行ごとの合計と列ごとの合計の違い

行ごとの合計は、各行の指定したカラムの値を合計します。

一方、列ごとの合計は、各カラムの全行の値を合計します。

これにより、データの集計方法が異なります。

行ごとの合計: df.loc[:, 'A':'B'].sum(axis=1)
列ごとの合計: df.loc[:, 'A':'B'].sum(axis=0)

実際のコード例

以下は、locを使ってカラム範囲の合計値を計算する実際のコード例です。

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
# locを使ってカラム範囲の合計値を計算
total_sum = df.loc[:, 'A':'C'].sum()
print(total_sum)

A    6
B   15
C   24
dtype: int64

このように、locを使うことで、特定のカラム範囲の合計値を簡単に計算することができます。

ilocを使ったカラム範囲の合計値計算

Pandasのilocメソッドは、データフレームの行と列をインデックス番号で選択するための方法です。

特に、特定のカラムの範囲を指定して合計値を計算する際に非常に便利です。

ilocの基本的な使い方

ilocメソッドは、整数のインデックスを使って行や列を選択します。

以下のように使用します。

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
# ilocを使って特定の行とカラムを選択
result = df.iloc[0:2, 0:2]
print(result)

A  B
0  1  4
1  2  5

インデックス番号で範囲を指定する方法

ilocを使用してインデックス番号で範囲を指定する場合、コロン:を使って開始インデックスと終了インデックスを指定します。

これにより、指定した範囲内の行やカラムを選択できます。

# インデックス番号で範囲を指定して合計を計算
sum_result = df.iloc[:, 0:2].sum()
print(sum_result)

A    6
B   15
dtype: int64

行ごとの合計と列ごとの合計の違い

行ごとの合計は、各行の指定したカラムの値を合計します。

一方、列ごとの合計は、各カラムの全行の値を合計します。

これにより、データの集計方法が異なります。

行ごとの合計: df.iloc[:, 0:2].sum(axis=1)
列ごとの合計: df.iloc[:, 0:2].sum(axis=0)

実際のコード例

以下は、ilocを使ってカラム範囲の合計値を計算する実際のコード例です。

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
# ilocを使ってカラム範囲の合計値を計算
total_sum = df.iloc[:, 0:3].sum()
print(total_sum)

A     6
B    15
C    24
dtype: int64

このように、ilocを使うことで、インデックス番号を用いて特定のカラム範囲の合計値を簡単に計算することができます。

特定の条件に基づくカラムの合計値計算

Pandasを使用すると、特定の条件に基づいてカラムを選択し、その合計値を計算することができます。

これにより、データ分析の柔軟性が向上します。

条件付きでカラムを選択する方法

条件付きでカラムを選択するには、ブールインデクシングを使用します。

特定の条件を満たす行をフィルタリングし、その結果を基にカラムを選択します。

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 条件付きでカラムを選択
filtered_df = df[df['A'] > 2]
print(filtered_df)

A  B   C
2  3  7  11
3  4  8  12

条件に基づく合計値の計算

条件に基づいて選択したデータフレームから、特定のカラムの合計値を計算することができます。

以下のように、フィルタリングした後に合計を計算します。

# 条件に基づく合計値の計算
sum_result = filtered_df['B'].sum()
print(sum_result)

複数条件を組み合わせたカラム選択

複数の条件を組み合わせてカラムを選択することも可能です。

&(AND)や|(OR)を使って条件を組み合わせます。

# 複数条件を組み合わせたカラム選択
filtered_df_multiple = df[(df['A'] > 1) & (df['B'] < 8)]
print(filtered_df_multiple)

A  B   C
1  2  6  10
2  3  7  11

実際のコード例

以下は、特定の条件に基づいてカラムの合計値を計算する実際のコード例です。

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 条件に基づくカラムの合計値を計算
total_sum = df[(df['A'] > 2) & (df['B'] < 8)]['C'].sum()
print(total_sum)

このように、特定の条件に基づいてカラムを選択し、その合計値を計算することで、データ分析をより効果的に行うことができます。

応用例：カラム範囲の合計値を使ったデータ分析

Pandasを使用すると、カラム範囲の合計値を活用してさまざまなデータ分析を行うことができます。

以下では、いくつかの応用例を紹介します。

カラム範囲の合計値を使った新しいカラムの作成

カラム範囲の合計値を計算し、その結果を新しいカラムとしてデータフレームに追加することができます。

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
# カラム範囲の合計値を使って新しいカラムを作成
df['Total'] = df[['A', 'B', 'C']].sum(axis=1)
print(df)

A  B  C  Total
0  1  4  7     12
1  2  5  8     15
2  3  6  9     18

グループ化して合計値を計算する方法

データをグループ化し、各グループの合計値を計算することも可能です。

groupbyメソッドを使用します。

# サンプルデータの作成
data = {
    'Category': ['A', 'A', 'B', 'B'],
    'Value1': [1, 2, 3, 4],
    'Value2': [5, 6, 7, 8]
}
df = pd.DataFrame(data)
# グループ化して合計値を計算
grouped_sum = df.groupby('Category').sum()
print(grouped_sum)

Value1  Value2
Category                
A             3      11
B             7      15

特定のカラム範囲の合計値でフィルタリングする方法

特定のカラム範囲の合計値を基にデータをフィルタリングすることもできます。

# 特定のカラム範囲の合計値でフィルタリング
filtered_df = df[df[['Value1', 'Value2']].sum(axis=1) > 10]
print(filtered_df)

Category  Value1  Value2
1        A       2       6
3        B       4       8

カラム範囲の合計値を使った可視化

合計値を計算した後、可視化ツールを使ってデータを視覚的に表現することができます。

以下は、Matplotlibを使用した例です。

import matplotlib.pyplot as plt
# カラム範囲の合計値を計算
total_sum = df[['Value1', 'Value2']].sum()
# 可視化
total_sum.plot(kind='bar')
plt.title('Total Sum of Values')
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Sum')
plt.show()

実際のデータセットを使った応用例

実際のデータセットを使用して、カラム範囲の合計値を計算し、分析を行うことができます。

例えば、売上データを分析する場合、各商品の売上合計を計算し、売上の高い商品を特定することができます。

# サンプル売上データの作成
data = {
    'Product': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'Q1': [100, 200, 300, 400],
    'Q2': [150, 250, 350, 450],
    'Q3': [200, 300, 400, 500]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 各商品の売上合計を計算
df['Total Sales'] = df[['Q1', 'Q2', 'Q3']].sum(axis=1)
print(df)

Product   Q1   Q2   Q3  Total Sales
0       A  100  150  200           450
1       B  200  250  300           750
2       C  300  350  400           1050
3       D  400  450  500           1350

このように、カラム範囲の合計値を使ったデータ分析は多岐にわたり、さまざまな洞察を得るために活用できます。