Apakah maksud parameter \'paksi\' dalam fungsi pengagregatan Pandas?

Memahami Maksud 'Axis' dalam Panda

Dalam banyak operasi manipulasi data dalam Pandas, seperti fungsi pengagregatan, konsep ' axis' memainkan peranan yang penting. Parameter 'paksi' menentukan dimensi atau arah sepanjang operasi digunakan.

Secara lalai, 'paksi' ditetapkan kepada 0, yang sepadan dengan baris (indeks) dalam DataFrame. Walau bagaimanapun, 'paksi' juga boleh ditetapkan kepada 1, menunjukkan lajur.

Untuk menggambarkan, pertimbangkan kod berikut:

<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>

Output yang dijangkakan ialah:

A    0.626386
B    1.523255
dtype: float64

Walau bagaimanapun, output sebenar adalah berbeza:

0    1.074821
dtype: float64

Ini kerana parameter 'paksi' ditetapkan kepada 1 secara lalai. Dalam kes ini, nilai min dikira sepanjang lajur, menghasilkan nilai tunggal.

Untuk mendapatkan output yang diingini, nyatakan 'paksi' secara eksplisit sebagai 0:

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

Ini akan mengira nilai min bagi setiap lajur, menghasilkan output yang dijangkakan.

Ringkasnya, 'paksi' dalam Pandas menentukan dimensi atau arah di mana operasi digunakan. Menetapkan 'paksi' kepada 0 baris sasaran, sambil menetapkannya kepada 1 lajur sasaran. Memahami konsep ini adalah penting untuk memanipulasi dan mengagregat data dengan berkesan dalam Panda.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah maksud parameter \'paksi\' dalam fungsi pengagregatan Pandas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!