幾何平均は、特定の数値、リスト、またはDataFrameのセットの幾何平均を計算するために使用されるpythonpandas関数の1つです。 この記事は、Pythonでパンダを使用して幾何平均を見つける方法を示すことを目的としています。
幾何平均とはどういう意味ですか？
幾何平均は、通常、複合年間成長率と呼ばれる一連の数値の平均です。 これは、数値のリストを乗算する必要がある場合に使用されます。 簡単に言えば、それは一連の数値の平均値です。 幾何平均を計算するには、セットに存在するすべての数値を単純に乗算し、そのn乗根を取ります。ここで、nはセットに存在する観測値の総数です。
Pythonでパンダを使用して幾何平均を見つける方法は？
Pythonでパンダを使用して幾何平均を計算するために実装できる方法はいくつかあります。 ただし、ここでは、Pythonでパンダを使用して幾何平均を見つける最も簡単で簡単な4つの方法について説明します。
方法1：幾何平均の手動計算
最初の方法は非常に単純ですが、面倒です。 これは、電卓で幾何平均を計算し、すべての数値の積を取り、その積のn乗根をとるのと同じです。 次に、手動の方法を学ぶためのサンプルコードを見てみましょう。
例1
この例では、単純に5つの数値を提供し、それらの積に*（乗算記号）を付けます。次に、5が観測数であるため、積を5で除算します。 それでは、コードを見てみましょう。
数字 = 10 * 20 * 1 * 5 * 6
n = 5
gm = （（数字）。****（（1/ n）。
印刷 （（‘手動で計算された幾何平均は次のとおりです：’ + str（（gm）。）。
10 * 20 * 1 * 5 * 6の積は6000であり、6000のn乗根は5.69であることに注意してください。 以下の出力を参照してください。
方法2：ループを使用して幾何平均を計算する
手動プロセスの代替方法は、リスト内のすべての数値を提供し、ループを使用して積を計算することです。 理解を深めるには、以下の例を参照してください。
例2
この例では、すべての数値をリストに入れ、「for」ループを使用して、リストで提供された数値の積を計算し、幾何平均の式を適用します。 以下のコードを参照してください。
製品 = 1
数字 = [10, 20, 1, 5, 6]
n = len（（数字）。
にとって 私 の 番号：
製品 = （（製品）。*（（私）。
gm = （（製品）。****（（1/ n）。
印刷 （（‘手動で計算された幾何平均は次のとおりです：’ + str（（gm）。）。
‘for’ループを使用すると、次の結果が得られます。 ここで、気付いた場合、結果は前の例と同じです。 3番目の方法に移りましょう。
方法3：ScipyとPandasを使用して幾何平均を計算する
PythonのPandasライブラリは、統計的および数学的な計算に非常に優れています。 これは、科学的、統計的、および数学的な計算のためのほぼすべての機能を提供します。 パンダは、一連の数値の幾何平均を見つけるためのgmean（）関数を提供します。 以下の例では、gmean（）関数を使用して、ScipyとPandasを使用して幾何平均を計算する方法を示します。
例3
この例は非常に単純です。 Scipyの「stats」ライブラリをインポートし、一連の数値に対してgmean（）関数を使用します。 以下のコードを参照してください。
から scipy 輸入 統計
gm = 統計。gmean（（[10, 20, 1, 5, 6]）。
印刷 （（‘手動で計算された幾何平均は次のとおりです：’ + str（（gm）。）。
同じ数値のセットを使用したため、出力は前の例と同じになります。 以下の出力を参照してください。
gmean（）関数は、上記の例と同じ結果を提供することに注意してください。つまり、gmean（）は、gmean（）関数を呼び出すだけで数行のコードの計算を実行できます。
次に、DataFrameを作成し、その上でScipyとPandasを使用して、gmean（）がDataFrameでどのように動作するかを確認しましょう。 まず、DataFrameを作成し、次にgmean（）関数を呼び出して、DataFrameの幾何平均を計算します。 以下のコードを参照してください。
から パンダ 輸入 DataFrame
から scipy。統計。mstats 輸入 gmean
list1 = {{「数字」： [10, 20, 1, 5, 6]}
df = DataFrame（（list1）。
gm = gmean（（df。loc[:,‘numbers’]）。
印刷 （（‘手動で計算された幾何平均は次のとおりです：’ + str（（gm）。）。
以下の出力を参照してください。 前と同じように、同じ結果が生成されることに注意してください。 それでは、4番目で最後の方法に移りましょう。
方法4：Numpyを使用して幾何平均を計算する
この方法は、Numpyライブラリが提供する組み込み関数を使用して幾何平均を計算することを目的としています。 PythonコードでNumpy組み込み関数を使用する方法については、以下の例を参照してください。
例4
この例では、Numpyの組み込みlog（）関数とmean（）関数を使用して、幾何平均を計算するカスタム関数を作成するだけです。 カスタム関数とgmean（）関数はどちらも同じ関数を実行するように設計されているため、同じ結果が得られます。 幾何平均を計算できるカスタムPython関数を定義する方法については、以下のコードを参照してください。
ここでは、log（）関数を使用して、最初に数値のセットのログを検索し、次に通常のmean（）関数を適用し、その後、exp（）関数を適用して通常の平均を変換します。幾何平均に。 理解を深めるには、以下のコードを参照してください。
輸入 numpy なので np
def g_mean（（バツ）。：
a = np。ログ（（バツ）。
戻る np。exp（（a。平均（（）。）。
gm = g_mean（（[10, 20, 1, 5, 6]）。
印刷 （（‘手動で計算された幾何平均は次のとおりです：’ + str（（gm）。）。
入力と同じデータを提供したので、出力は再び同じになるはずです。 以下の出力を参照してください。
結論
この記事では、Pythonで幾何平均を計算する方法について学びました。 Pythonで幾何平均を計算する4つの異なる方法を示しました。 最初の方法は手動で、2番目の方法は「for」ループを使用し、3番目の方法はScipyとPandasを使用し、最後の方法はNumpyカスタム関数を使用して幾何平均を計算します。
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