Pythonで平均を計算する：実践ガイド

Pythonでの平均計算

数値データの平均（算術平均）を求めるのはデータ分析の基本タスクです。Pythonでは、全値の合計を値の個数で割ることで平均を計算します。以下に、手動ループからハイレベルなライブラリ関数まで、実証済みの複数の方法を紹介します。

forループを使った手動計算
組み込みsum()とlen()関数の利用
statisticsモジュールのmean()関数の活用
配列ベースのデータにnumpy.mean()を使用

方法1：ループベースの計算

明示的なループは最大の制御を提供しますが、通常は組み込み関数より遅いです。それでも基本的なアプローチを示すために例を掲載します。

def calculate_average(numbers):
    total = 0
    for value in numbers:
        total += value
    return total / len(numbers)

print("The average is", calculate_average([18, 25, 3, 41, 5]))

出力: The average is 18.4

方法2：組み込み関数

Pythonのsum()とlen()を使って、平均を1行で計算する簡潔な方法です。

# リストの平均を求める例
numbers = [45, 34, 10, 36, 12, 6, 80]
avg = sum(numbers) / len(numbers)
print("The average is", round(avg, 2))

出力: The average is 31.86

方法3：statistics.mean()

標準ライブラリのstatisticsモジュールには、コードをさらにシンプルにするmean()関数が用意されています。

from statistics import mean
numbers = [45, 34, 10, 36, 12, 6, 80]
avg = mean(numbers)
print("The average is", round(avg, 2))

出力: The average is 31.86

方法4：NumPy.mean()

大規模データセットや多次元配列を扱う場合、NumPyのmean()が最適なパフォーマンスを発揮します。

from numpy import mean
numbers = [45, 34, 10, 36, 12, 6, 80]
avg = mean(numbers)
print("The average is", round(avg, 2))

出力: The average is 31.86

重要なポイント

平均はsum(values) / len(values)で計算される。
ユースケースに合わせて可読性とパフォーマンスのバランスが取れた方法を選択。
シンプルなリストなら組み込み関数やstatistics.mean()が推奨。
大規模な数値配列ならnumpy.mean()を推奨。

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