Comment les paramètres « axis » contrôlent-ils les opérations sur les données dans Pandas ?

Comprendre le rôle de « l'axe » dans Pandas

Lorsque vous travaillez avec des dataframes dans Pandas, le paramètre « axe » joue un rôle crucial dans diverses opérations, dont l'agrégation et la sélection. Ce paramètre spécifie la direction dans laquelle une opération est appliquée, permettant une flexibilité dans la gestion des lignes et des colonnes.

Par défaut, « axe » prend la valeur 0, indiquant que les opérations sont effectuées le long des lignes du trame de données. Prenons l'exemple suivant où nous calculons les valeurs moyennes le long de chaque ligne :

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)

Sortie :

   A         B
0  0.626386  1.523250

0    1.074821
dtype: float64

Comme nous pouvons le voir, la fonction « moyenne » calcule les valeurs moyennes le long de chaque ligne. ligne, ce qui donne une seule ligne avec des valeurs moyennes pour chaque colonne.

Cependant, « axe » peut également être défini sur 1 pour indiquer que les opérations doivent être effectuées le long des colonnes. En utilisant l'exemple précédent :

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

Sortie :

0    1.074821
dtype: float64

Dans ce cas, la fonction « moyenne » calcule les valeurs moyennes pour chaque colonne, ce qui donne une seule colonne avec une moyenne valeurs pour chaque ligne.

Comprendre le paramètre « axe » est essentiel pour effectuer une manipulation efficace des données dans Pandas. En spécifiant la valeur appropriée pour « axe », les utilisateurs peuvent garantir que les opérations sont appliquées dans la direction souhaitée, que ce soit le long des lignes ou des colonnes.

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