Pandas での「軸」はどのように機能しますか: 行と列?

Pandas の「軸」を理解する

Pandas を使用する場合、「軸」の概念は次のようなさまざまな操作で重要な役割を果たします。平均などの統計計算。このコンテキストでは、axis パラメーターは操作が実行される方向を指定します。

デフォルトでは、軸の値は 0 で、DataFrame の行 (インデックス) に沿った操作を示します。ただし、軸の値を明示的に 1 に設定して、列に沿った操作を実行することもできます。

次の例を考えてみましょう。

<code class="python">import pandas as pd
import numpy as np

# Generate a DataFrame with random values
dff = pd.DataFrame(np.random.randn(1, 2), columns=list('AB'))

# Calculate the mean along each column
mean_columns = dff.mean(axis=1)</code>

この場合、axis=1 を指定することは、 means 関数は、DataFrame 内の各列の平均値を計算します。期待される出力は次のようになります:

0    1.074821
dtype: float64

これは、axis=0 を使用した場合に期待される結果とは異なります。axis=0 を使用すると、各行の平均値が計算され、次のような出力になります。

A    0.626386
B    1.523255
dtype: float64

さらに明確にするために、Pandas の axis パラメーターは、NumPy の平均関数での axis の使用法と一致しています。 NumPy の平均値で軸が明示的に指定されていない場合、デフォルトで None が設定され、平均値を計算する前に配列が平坦化されます。したがって、Pandas で axis=0 を指定することは行に沿った平均の計算に対応し (Pandas のインデックスは行を表すため)、axis=1 を指定することは列に沿った平均の計算に対応します。

より明確にするためまた、axis=0 の代わりに axis='index' を使用したり、axis=1 の代わりに axis='columns' を使用したりして、どの軸で操作が実行されるかを明示的に明確にすることもできます。

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