Memahami Peranan 'paksi' dalam Panda
Apabila bekerja dengan bingkai data dalam Pandas, parameter 'paksi' memainkan peranan penting dalam pelbagai operasi, termasuk pengagregatan dan pemilihan. Parameter ini menentukan arah sepanjang operasi digunakan, membenarkan kefleksibelan dalam mengendalikan kedua-dua baris dan lajur.
Secara lalai, 'paksi' menganggap nilai 0, menunjukkan bahawa operasi dilakukan di sepanjang baris rangka data. Pertimbangkan contoh berikut di mana kita mengira nilai min di sepanjang setiap baris:
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)
Output:
A B 0 0.626386 1.523250 0 1.074821 dtype: float64
Seperti yang kita lihat, fungsi 'min' mengira nilai min di sepanjang setiap baris. baris, menghasilkan satu baris dengan nilai min bagi setiap lajur.
Walau bagaimanapun, 'paksi' juga boleh ditetapkan hingga 1 untuk menunjukkan bahawa operasi harus dilakukan di sepanjang lajur. Menggunakan contoh dari awal:
result2 = dff.mean(axis=1) print(result2)
Output:
0 1.074821 dtype: float64
Dalam kes ini, fungsi 'min' mengira nilai min untuk setiap lajur, menghasilkan satu lajur dengan min nilai untuk setiap baris.
Memahami parameter 'paksi' adalah penting untuk melaksanakan manipulasi data yang berkesan dalam Panda. Dengan menyatakan nilai yang sesuai untuk 'paksi', pengguna boleh memastikan bahawa operasi digunakan dalam arah yang dikehendaki, sama ada di sepanjang baris atau lajur.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Parameter \'paksi\' Mengawal Operasi Data dalam Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!