판다스(Pandas)에서 축(axis)은 무엇을 의미하는가요?

데이터프레임을 생성하는 코드입니다.

import pandas as pd

import numpy as np

dff = pd.DataFrame(np.random.randn(1,2),columns=list('AB'))

그 후 데이터 프레임을 얻었습니다:

+------------+---------+--------+

| | A | B |

+------------+---------+---------

| 0 | 0.626386| 1.52325|

+------------+---------+--------+

제가 명령어를 입력할 때:

dff.mean(axis=1)

저는 얻었습니다:

0 1.074821

dtype: float64

판다스 참조에 따르면, 축 = 1은 열을 의미하며 해당 명령어의 결과가 예상됩니다.

A 0.626386

B 1.523255

dtype: float64

여기 제 질문이 있습니다: 판다스에서의 axis는 무엇을 의미합니까?

답변 1

이는 계산되는 평균값이 결정되는 축을 지정합니다. 기본값은 axis=0 ) o 입니다. 이는 명시적으로 지정할 경우 (예: numpy.mean , a 에서 기본값인 axis == None은 평면화 된 배열에서 평균 값을 계산합니다.) axis=0 ) o이 행 (즉, pandas에서 index)을 따라 계산되고, axis=1는 열을 따라 계산됩니다. 추가적인 명확성을 위해 axis=0 ) o 대신 dex' (instead o 또는 axis=1 대신 axis='columns' (i을 지정할 수 있습니다.

+------------+---------+--------+

| | A | B |

+------------+---------+---------

| 0 | 0.626386| 1.52325|----axis=1----->

+------------+---------+--------+

| |

| axis=0 |

↓ ↓

답변 2

액시스는 PANdas 라이브러리에서 중요한 개념 중 하나입니다. 액시스는 데이터 프레임 내에서 행과 열에 대한 인덱스를 지정하는 데 사용됩니다. 액시스를 이해하면 데이터를 처리하고 분석하는 데 중요한 도구로 사용할 수 있습니다.

액시스는 두 가지 유형이 있습니다. 첫 번째 유형은 0 또는 'index'라고도하는 행 액시스입니다. 이것은 데이터 프레임의 각 행에 대한 인덱스를 지정합니다. 두 번째 유형은 1 또는 'column'이라고도하는 열 액시스입니다. 이것은 데이터 프레임의 각 열에 대한 인덱스를 지정합니다.

액시스를 사용하면 행과 열에 대한 인덱스를 기준으로 데이터를 정렬하고 필터링하며 그룹화하고 집계 할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 프레임의 열 이름을 사용하여 열 액시스를 지정하면 해당 열의 모든 데이터를 볼 수 있습니다. 또한 열 액시스를 사용하여 데이터를 필터링하여 특정 조건을 충족하는 데이터 만 볼 수 있습니다. 열 액시스를 사용하여 데이터를 그룹화하여 집계 할 수도 있습니다.

모든 데이터 분석 작업에서 액시스 개념 이해는 매우 중요합니다. 이것은 pandas 라이브러리를 사용하는데 필수적입니다. 따라서 데이터 분석을 수행하거나 기존에 생성된 데이터 프레임을 사용하는 개발자라면 액시스를 이해하고 그것을 이용하여 데이터를 분석하는 방법을 배우는 것이 중요합니다.

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