Pandas에서 '축'의 역할 이해
Pandas에서 데이터 프레임으로 작업할 때 'axis' 매개변수는 집계 및 선택을 포함한 다양한 작업. 이 매개변수는 작업이 적용되는 방향을 지정하여 행과 열을 모두 유연하게 처리할 수 있도록 합니다.
기본적으로 '축'은 0 값을 가정합니다. 이는 작업이 행을 따라 수행됨을 나타냅니다. 데이터프레임. 각 행에 따라 평균값을 계산하는 다음 예를 고려해 보세요.
import pandas as pd import numpy as np dff = pd.DataFrame(np.random.randn(1, 2), columns=list('AB')) print(dff) result1 = dff.mean(axis=0) print(result1)
출력:
A B 0 0.626386 1.523250 0 1.074821 dtype: float64
보시다시피 '평균' 함수는 각 행에 따라 평균값을 계산합니다. 행에 따라 각 열의 평균값이 포함된 단일 행이 생성됩니다.
그러나 '축'을 1로 설정하여 열을 따라 작업을 수행해야 함을 나타낼 수도 있습니다. 이전 예제 사용:
result2 = dff.mean(axis=1) print(result2)
출력:
0 1.074821 dtype: float64
이 경우 '평균' 함수는 각 열의 평균값을 계산하여 평균이 포함된 단일 열을 생성합니다.
Pandas에서 효과적인 데이터 조작을 수행하려면 '축' 매개변수를 이해하는 것이 필수적입니다. '축'에 적절한 값을 지정하면 사용자는 행이나 열을 따라 원하는 방향으로 작업이 적용되도록 할 수 있습니다.
위 내용은 Pandas에서 \'axis\' 매개변수는 데이터 작업을 어떻게 제어합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!