Pandas 집계 함수에서 \'axis\' 매개변수는 무엇을 의미하나요?

Pandas에서 '축'의 의미 이해

집계 함수 등 Pandas 내의 많은 데이터 조작 작업에서 '축'의 개념은 축'이 중요한 역할을 한다. 'axis' 매개변수는 작업이 적용되는 크기나 방향을 지정합니다.

기본적으로 'axis'는 0으로 설정되며 이는 DataFrame의 행(인덱스)에 해당합니다. 그러나 '축'은 열을 나타내는 1로 설정될 수도 있습니다.

설명하기 위해 다음 코드를 고려하십시오.

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

dff = pd.DataFrame(np.random.randn(1,2),columns=list('AB'))
dff.mean(axis=1)</code>

예상 출력은 다음과 같습니다.

A    0.626386
B    1.523255
dtype: float64

그러나 실제 출력은 다릅니다:

0    1.074821
dtype: float64

'axis' 매개변수가 기본적으로 1로 설정되어 있기 때문입니다. 이 경우 평균값은 열을 따라 계산되어 단일 값이 됩니다.

원하는 출력을 얻으려면 명시적으로 '축'을 0으로 지정하십시오.

<code class="python">dff.mean(axis=0)</code>

이렇게 하면 다음과 같이 계산됩니다. 각 열의 평균값을 계산하여 예상되는 출력을 생성합니다.

요약하면 Pandas의 '축'은 연산이 적용되는 차원이나 방향을 나타냅니다. '축'을 0개의 대상 행으로 설정하고 1개의 대상 열로 설정합니다. Pandas에서 데이터를 효과적으로 조작하고 집계하려면 이 개념을 이해하는 것이 필수적입니다.

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