Lorsqu'il s'agit de structures de données multidimensionnelles dans Pandas, le concept d'axe devient crucial. L'axe dans Pandas fait référence à l'orientation des données selon une dimension particulière. Il précise la direction dans laquelle une opération doit être effectuée.
Dans votre exemple :
<code class="python">dff = pd.DataFrame(np.random.randn(1, 2), columns=list('AB'))</code>
dff est un DataFrame avec une ligne et deux colonnes. L'argument axis=1 dans dff.mean(axis=1) indique que la moyenne doit être calculée le long des colonnes du DataFrame. Cela signifie qu'il calculera la valeur moyenne de chaque colonne, ce qui donnera une série avec un seul élément.
Le résultat attendu que vous avez fourni est la moyenne des lignes individuelles, qui peut être calculée en utilisant axis=0. Cela produirait une série avec deux éléments, représentant la moyenne de chaque ligne.
Pour résumer, l'axe dans Pandas détermine la direction d'une opération au sein d'une structure de données multidimensionnelle. Axis=0 indique les lignes, tandis que axis=1 indique les colonnes. En comprenant le concept d'axe, vous pouvez manipuler et analyser efficacement les données dans Pandas.
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