Que signifie le paramètre \'axis\' dans les fonctions d'agrégation Pandas ?

Comprendre la signification de « l'axe » dans Pandas

Dans de nombreuses opérations de manipulation de données au sein de Pandas, telles que les fonctions d'agrégation, le concept de « L'axe joue un rôle crucial. Le paramètre 'axis' spécifie la dimension ou la direction le long de laquelle l'opération est appliquée.

Par défaut, 'axis' est défini sur 0, ce qui correspond aux lignes (index) d'un DataFrame. Cependant, « axis » peut également être défini sur 1, indiquant les colonnes.

Pour illustrer, considérons le code suivant :

<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>

Le résultat attendu est :

A    0.626386
B    1.523255
dtype: float64

Cependant, la sortie réelle est différente :

0    1.074821
dtype: float64

Cela est dû au fait que le paramètre « axe » est défini sur 1 par défaut. Dans ce cas, la valeur moyenne est calculée le long des colonnes, ce qui donne une valeur unique.

Pour obtenir le résultat souhaité, spécifiez explicitement « axe » comme 0 :

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

Cela calculera la valeur moyenne de chaque colonne, produisant le résultat attendu.

En résumé, « l'axe » dans Pandas dicte la dimension ou la direction le long de laquelle les opérations sont appliquées. Définir « axe » sur 0 cible les lignes, tout en le définissant sur 1 cible les colonnes. Comprendre ce concept est essentiel pour manipuler et agréger efficacement les données dans Pandas.

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