「axis」パラメータは Pandas のデータ操作をどのように制御しますか?

Pandas の 'axis' の役割を理解する

Pandas でデータフレームを操作する場合、'axis' パラメータは重要な役割を果たします。集計や選択などのさまざまな操作。このパラメータは、操作が適用される方向を指定し、行と列の両方を柔軟に処理できるようにします。

デフォルトでは、「axis」の値は 0 とみなされ、操作が行に沿って実行されることを示します。データフレーム。各行に沿って平均値を計算する次の例を考えてみましょう:

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)

出力:

   A         B
0  0.626386  1.523250

0    1.074821
dtype: float64

ご覧のとおり、「mean」関数は各行に沿って平均値を計算します。

ただし、「axis」を 1 に設定して、列に沿って操作を実行する必要があることを示すこともできます。前の例を使用すると:

result2 = dff.mean(axis=1)
print(result2)

出力:

0    1.074821
dtype: float64

この場合、「mean」関数は各列の平均値を計算し、平均値を持つ 1 つの列が得られます。

Pandas で効果的なデータ操作を実行するには、「axis」パラメータを理解することが不可欠です。 「軸」に適切な値を指定することで、ユーザーは行に沿っても列に沿っても、目的の方向に確実に操作を適用できます。

以上が「axis」パラメータは Pandas のデータ操作をどのように制御しますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。