Pythonでのsumの使い方とは？listやdataframeなどの合計を計算する方法を紹介
- システム
エンジニア - Pythonでのsumの使い方について教えてください。
- プロジェクト
マネージャー - listや配列、dataframeなどの合計を計算できるsumについてご紹介しましょう。
Pythonでのsumの使い方とは？
今回は、Pythonでのsumの使い方について説明します。sumを使用すれば、listや配列、dataframeなどの合計を計算できます。また、条件式として使用することもできます。
Pythonでのsumの使い方に興味のある方はぜひご覧ください。
list
Pythonでのlistの合計について紹介します。フィルターした要素のみの合計もできます。
実際のソースコードを見てみましょう。
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mylist = list(range(1, 11))
print(mylist)
# 合計
print(sum(mylist)) # 55
# mylistの合計に11を加算
print(sum(mylist, 11)) # 66
# listのindex3以上5未満の合計（この場合4+5）
print(sum(mylist[3:5])) # 9
# 偶数要素だけ合計(2+4+6+8+10 = 30)
print(sum(filter(lambda x: x % 2 == 0, mylist))) # 30
# 奇数要素だけ合計(1+3+5+7+9 = 25)
print(sum(filter(lambda x: x % 2 == 1, mylist))) # 25
# 7以上の要素だけ合計(7+8+9+10 = 34)
print(sum(filter(lambda x: x >= 7, mylist))) # 34
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実行結果は以下のようになります。
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[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
55
66
9
30
25
34
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このようにPythonでは、sumを使ってlistの合計が計算できます。
listの連結
Pythonでは、sumを使えばlistの連結ができます。
実際のソースコードを見てみましょう。
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mylist = [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]]
# listの連結
print(sum(mylist, [])) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 連結したlistの合計
print(sum(sum(mylist, []))) # 55
# listの連結(先頭に[0]を追加)
print(sum(mylist, [0])) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 連結したlistの合計
print(sum(sum(mylist, [0]))) # 55
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実行結果は以下のようになります。
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[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
55
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
55
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sumは要素を連続して処理できるので、listの連結ができるということです。
条件式
Pythonでは、sumを条件式として使うこともできます。
実際のソースコードを見てみましょう。
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def func(n):
print(str(n) + ":", end='')
# 0以上 10未満 偶数 の条件を満たす数を出力
print(sum([n >= 0, n < 10, n % 2 == 0]))
for i in range(15):
func(i)
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実行結果は以下のようになります。
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0:3
1:2
2:3
3:2
4:3
5:2
6:3
7:2
8:3
9:2
10:2
11:1
12:2
13:1
14:2
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いくつの条件に一致したのかを計算できるので、条件をN個以上満たす場合の処理などを実現できます。このようにPythonでは、sumを条件式として使うこともできます。
配列
numpyを使った多次元配列のsumの方法について紹介します。
実際のソースコードを見てみましょう。
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import numpy as np
# 1次元配列
myarray = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.sum(myarray)) # 15
# 2次元配列
myarray2 = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
print(np.sum(myarray2)) # 55
# 列方向の合計
print(np.sum(myarray2, axis=0)) # [ 7 9 11 13 15]
# 行方向の合計
print(np.sum(myarray2, axis=1)) # [15 40]
# 3次元配列
myarray3 = np.array([[
[1, 2, 3, 4, 5],
[6, 7, 8, 9, 10]],
[[11, 12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19, 20]]])
print(np.sum(myarray3)) # 210
# 奥行方向の合計
print(np.sum(myarray3, axis=0))
# [[12 14 16 18 20]
# [22 24 26 28 30]]
# 列方向の合計
print(np.sum(myarray3, axis=1))
#[[ 7 9 11 13 15]
# [27 29 31 33 35]]
# 行方向の合計
print(np.sum(myarray3, axis=2))
#[[15 40]
# [65 90]]
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実行結果は以下のようになります。
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15
55
[ 7 9 11 13 15]
[15 40]
210
[[12 14 16 18 20]
[22 24 26 28 30]]
[[ 7 9 11 13 15]
[27 29 31 33 35]]
[[15 40]
[65 90]]
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このようにPythonでは、numpyを使った多次元配列の合計を計算できます。
dataframe
Pythonでのdataframeのsumの方法について紹介します。
実際のソースコードを見てみましょう。
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import pandas as pd
# データの作成(クラス、氏名、教科(国語、数学、英語)の点数)
data_frame =\
pd.DataFrame([["classA","classA","classA","classB","classB","classB"],
["nameA","nameB","nameC","nameD","nameE","nameF"],
[100,90,80,60,60,70],
[100,80,70,50,40,50],
[100,80,90,80,60,80]] ).T
# カラム名とインデックス名を付与
data_frame.columns = ["class","name","japanese","mathematics","english"]
data_frame.index = ["nameA","nameB","nameC","nameD","nameE","nameF"]
# 教科ごとの合計
print(data_frame["japanese"].sum(axis=0)) # 460
print(data_frame["mathematics"].sum(axis=0)) # 390
print(data_frame["english"].sum(axis=0)) # 490
print(data_frame[["japanese","mathematics","english"]].sum(axis=0))
# japanese 460.0
# mathematics 390.0
# english 490.0
# dtype: float64
# 個人ごとの合計
print(data_frame[["japanese","mathematics","english"]].sum(axis=1))
# nameA 300.0
# nameB 250.0
# nameC 240.0
# nameD 190.0
# nameE 160.0
# nameF 200.0
# dtype: float64
# グループ化
data_frame_grouped = data_frame.groupby("class")
# クラスごと、教科ごとの合計
print(data_frame_grouped[["japanese","mathematics","english"]].sum())
# japanese mathematics english
# class
# classA 270 250 270
# classB 190 140 220
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実行結果は以下のようになります。
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460
390
490
japanese 460.0
mathematics 390.0
english 490.0
dtype: float64
nameA 300.0
nameB 250.0
nameC 240.0
nameD 190.0
nameE 160.0
nameF 200.0
dtype: float64
japanese mathematics english
class
classA 270 250 270
classB 190 140 220
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- システム
エンジニア - よく分かりました。ありがとうございます。
- プロジェクト
マネージャー - Pythonでのsumは条件式としても使用できます。
まとめ
いかがでしたでしょうか。Pythonでのsumの使い方について説明しました。sumを使用すれば、listや配列、dataframeなどの合計を計算できます。
ぜひご自身でソースコードを書いて、理解を深めてください。
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