Beim Umgang mit mehrdimensionalen Datenstrukturen in Pandas wird das Konzept der Achse von entscheidender Bedeutung. Achse bezieht sich in Pandas auf die Ausrichtung der Daten entlang einer bestimmten Dimension. Es gibt die Richtung an, in der eine Operation ausgeführt werden soll.
In Ihrem Beispiel:
<code class="python">dff = pd.DataFrame(np.random.randn(1, 2), columns=list('AB'))</code>dff ist ein DataFrame mit einer Zeile und zwei Spalten. Das Argument axis=1 in dff.mean(axis=1) gibt an, dass der Mittelwert entlang der Spalten des DataFrame berechnet werden soll. Das bedeutet, dass der Mittelwert für jede Spalte berechnet wird, was zu einer Reihe mit einem einzelnen Element führt.
Das erwartete Ergebnis, das Sie angegeben haben, ist der Mittelwert einzelner Zeilen, der mit axis=0 berechnet werden kann. Dies würde eine Reihe mit zwei Elementen erzeugen, die den Mittelwert jeder Zeile darstellen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Achse in Pandas die Richtung einer Operation innerhalb einer mehrdimensionalen Datenstruktur bestimmt. Achse=0 gibt Zeilen an, während Achse=1 Spalten angibt. Wenn Sie das Konzept der Achse verstehen, können Sie Daten in Pandas effektiv manipulieren und analysieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist der Unterschied zwischen „Achse=0' und „Achse=1' bei der Berechnung des Mittelwerts in Pandas?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
