Wie steuert der „Achsen“-Parameter Datenoperationen in Pandas?

Die Rolle von „Achse“ in Pandas verstehen

Bei der Arbeit mit Datenrahmen in Pandas spielt der Parameter „Achse“ eine entscheidende Rolle verschiedene Operationen, einschließlich Aggregation und Auswahl. Dieser Parameter gibt die Richtung an, entlang der eine Operation angewendet wird, was eine flexible Handhabung von Zeilen und Spalten ermöglicht.

Standardmäßig nimmt „Achse“ den Wert 0 an, was angibt, dass Operationen entlang der Zeilen ausgeführt werden Datenrahmen. Betrachten Sie das folgende Beispiel, in dem wir die Mittelwerte entlang jeder Zeile berechnen:

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)

Ausgabe:

   A         B
0  0.626386  1.523250

0    1.074821
dtype: float64

Wie wir sehen können, berechnet die Funktion „Mittelwert“ die Mittelwerte entlang jeder Zeile Zeile, was zu einer einzelnen Zeile mit Mittelwerten für jede Spalte führt.

Allerdings kann „Achse“ auch auf 1 gesetzt werden, um anzugeben, dass Operationen entlang der Spalten ausgeführt werden sollen. Unter Verwendung des Beispiels von früher:

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

Ausgabe:

0    1.074821
dtype: float64

In diesem Fall berechnet die Funktion „mean“ die Mittelwerte für jede Spalte, was zu einer einzelnen Spalte mit dem Mittelwert führt Werte für jede Zeile.

Das Verständnis des Parameters „Achse“ ist für die Durchführung einer effektiven Datenmanipulation in Pandas von entscheidender Bedeutung. Durch die Angabe des entsprechenden Werts für „Achse“ können Benutzer sicherstellen, dass Vorgänge in der gewünschten Richtung angewendet werden, sei es entlang von Zeilen oder Spalten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie steuert der „Achsen“-Parameter Datenoperationen in Pandas?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!