単元 9：集計とクロス集計

学習目標

groupby で平均・合計・件数を集計できる
agg() で複数の集計関数を同時に適用できる
pivot_table でクロス集計表を作れる
集計結果を reset_index() で整形し、可視化に渡せる

本文

グループごとに要約したい場面

データ全体の平均や合計を出すことは、実はそれほど多くありません。実務でも研究でも、興味があるのは 「カテゴリごとの平均」「グループごとの合計」 といった要約です：

都市ごとの平均年齢
性別ごとの平均収入
部署ごとの売上合計
カテゴリごとの件数

pandas はこの「グループ別の要約」を 2 つの仕組みで支援します。groupby と pivot_table です。両者は内部的に近い処理をしますが、得意な「見せ方」が違うので使い分けます。

`groupby` の動作モデル

groupby の動作は 「分割 → 集計 → 結合」（split-apply-combine）の 3 段階です：

# 都市ごとの平均年齢・平均収入
df.groupby("都市").mean(numeric_only=True)

分割（split） — 「都市」列の値ごとにデータを部分集合に分ける
集計（apply） — 各部分集合に対して mean() を実行
結合（combine） — 結果を 1 つの DataFrame にまとめて返す

結果は「都市」が行インデックスになった DataFrame です。numeric_only=True は 文字列の列を集計対象から外す ための指示。これを付けないと「『東京』と『大阪』の平均」のような意味不明な計算を pandas が試みてエラーになることがあります。

複数キーで集計する

「都市 × 性別」のように 2 つ以上のキーでグループ化 したい場合は、列名をリストで渡します：

df.groupby(["都市", "性別"]).sum(numeric_only=True)

結果の行インデックスは MultiIndex（階層インデックス） になります。東京・男性 東京・女性 大阪・男性 … のように 2 段に積み上がる構造です。「人が見て分かる」というよりは「次の処理に渡す中間データ」として有用な形です。

`agg()` で複数の集計関数を同時に

「平均と合計と件数を一度に欲しい」場合は agg() を使います。列ごとに別々の集計関数を指定したり、複数の関数を同時に当てたりできます：

df.groupby("都市").agg({
    "年齢": "mean",
    "収入": ["mean", "sum", "count"],
})

文字列で関数名を渡す（"mean", "sum", "count" ほか）
リストで渡せば複数同時

最初は読みづらく感じますが、慣れると 1 回の groupby で必要な統計を全部出す のに便利で、コードも短くまとまります。

`pivot_table` でクロス集計

「都市」を行、「性別」を列、セルに「平均収入」を入れた 2 次元の表が欲しいとき。これは クロス集計 と呼ばれる古典的な要約形式です。pivot_table がこれを直接作ってくれます：

pd.pivot_table(
    df,
    index="都市",       # 行
    columns="性別",     # 列
    values="収入",      # 集計するセルの値
    aggfunc="mean",    # 集計関数（既定は mean）
)

groupby(["都市", "性別"]).mean() でも同じ計算自体は可能ですが、結果が MultiIndex で縦に積み上がる か 行 × 列の表として横に広がる かが違います。

「人に見せる表」を作る → pivot_table
「次の処理に渡す中間データ」 → groupby

と覚えると使い分けやすくなります。

集計結果を可視化に渡す

groupby や pivot_table の結果はそのままでは可視化に渡しにくい場合があります。MultiIndex のままだと matplotlib が解釈しにくいので、reset_index() で 通常の DataFrame（整数の行インデックス + すべて列） に戻すのが定石です：

agg_df = df.groupby("都市")["収入"].mean().reset_index()
agg_df.plot.bar(x="都市", y="収入")

reset_index() を当てると、行インデックスだった「都市」が 普通の列に「降りて」きて、plot.bar(x="都市", ...) のように直接指定できるようになります。集計と可視化の橋渡しでよく使うので、reset_index() の名前と役割をセットで覚えておくと作業が早くなります。

よく出る躓きどころ

numeric_only=True を忘れる — 文字列列を含むデータで mean() を呼ぶと、新しめの pandas では警告またはエラーになる
MultiIndex が読みにくい — 集計結果を「次の処理に渡す」場合は reset_index() を当てて通常の DataFrame に戻す
groupby の結果は遅延評価 — df.groupby("都市") 単体ではまだ計算されていない。.mean() や .agg(...) を呼んで初めて結果が出る
pivot_table で欠損 — 該当する組み合わせが元データにないと、結果セルが NaN になる。fill_value=0 などで埋められる

コード／スケッチ

題材データ：income.csv をダウンロード（名前・年齢・都市・性別・収入の 5 列）

演習

income.csv を題材に、次を行うコードを Colab で書きなさい。

income.csv を読み込み、groupby で 都市ごとの平均収入 を計算する
pivot_table で 都市 × 性別の平均収入 を集計する（行＝都市、列＝性別）
上の結果を matplotlib の棒グラフで可視化する（都市別に男女の収入を並べた棒グラフ）

可視化のステップでは、reset_index() を呼ぶ／呼ばないで描けるか・描けないかが変わります。両方試して結果を比べると、本文の「整形してから可視化に渡す」の意味が体感できます。

発展課題（オプション）

agg() を使って、都市別に「平均年齢・平均収入・人数」を 1 つの表にまとめて出力する。出力された表を読みやすく整形（列名のリネーム、小数点桁数の調整など）してみる。