【Python入門】データ中央値｜平均との使い分けを理解する

統計処理の基本である「データ中央値」は、Pythonで容易に求めることができます。

本記事では、そんなPython基礎となるデータ中央値について、詳しくご説明します。

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データ中央値

データ中央値（median）とは、データを昇順あるいは降順に並べたときに、中央に存在する値のことです。

平均値と同様に中間の値を示す指標ですが、年収などの外れ値が存在するデータ集合には、中央値の方が適します。

そんなデータ中央値を求める方法について、以下にご紹介します。

statistics.median()

statisticsモジュールのstatistics.median()を使用して、データ中央値を出力できます。

データ集合の例は、以下とします。

#input
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = [10,20,30,40,5000,60,70,80,90]

fig = plt.figure()
A = fig.add_subplot(111)
A.set_title("histogram",fontsize=18)
A.set_xlabel("data",fontsize = 14)
A.set_ylabel("frequency",fontsize = 14)
A.set_xlim(0,5000)

A.hist(data,range=(0,5000),color="lime")

plt.show()

出力されたヒストグラムから、このデータ集合には1つ外れ値が存在していることが分かります。

このデータ集合の平均値と中央値を確認してみます。

#input
import statistics as st

data = [10,20,30,40,5000,60,70,80,90]

mean = st.mean(data)
median = st.median(data)

print("データ平均値：{}".format(mean))
print("データ中央値：{}".format(median))

#output
データ平均値：600
データ中央値：60

データ平均値とデータ中央値は10倍異なることがわかります。

statistics.median_low()

statisticsモジュールのstatistics.median_low()を使用すると、データ数が偶数の場合、中央に存在するデータ2個のうち、小さい値を出力します。

以下に例をご紹介します。

#input
import statistics as st

data = [10,20,30,40,5000,60]

median = st.median_low(data)

print("データ中央値：{}".format(median))

#output
データ中央値：30

statistics.median_high()

statisticsモジュールのstatistics.median_high()を使用すると、データ数が偶数の場合、中央に存在するデータ2個のうち、大きい値を出力します。

以下に例をご紹介します。

#input
import statistics as st

data = [10,20,30,40,5000,60]

median = st.median_high(data)

print("データ中央値：{}".format(median))

#output
データ中央値：40

numpy.median()

NumPyのnumpy.median()を使用すると、配列の中央値を出力することができます。

以下に例をご紹介します。

#input
import numpy as np

data = np.array([[ 10,  2,300],
                 [ 40, 50, 60],
                 [ 70,  8,  9]])

median1 = np.median(data,axis=0)
median2 = np.median(data,axis=1)

print("データ中央値（列）：{}".format(median1))
print("データ中央値（行）：{}".format(median2))

#output
データ中央値（列）：[40.  8. 60.]
データ中央値（行）：[10. 50.  9.]

まとめ

この記事では、Python基礎となるデータ中央値について、ご説明しました。

本記事を参考に、ぜひ色々なデータで試してみて下さい。

参考

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