Pandas の「軸」の意味を理解する
集計関数など、Pandas 内の多くのデータ操作操作では、「」の概念が使用されます。 「軸」が重要な役割を果たします。 「axis」パラメータは、操作が適用される次元または方向を指定します。
デフォルトでは、「axis」は 0 に設定されており、これは DataFrame 内の行 (インデックス) に対応します。ただし、'axis' を 1 に設定して列を示すこともできます。
例として、次のコードを考えます:
<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>
期待される出力は次のとおりです:
A 0.626386 B 1.523255 dtype: float64
ただし、実際の出力は異なります:
0 1.074821 dtype: float64
これは、'axis' パラメーターがデフォルトで 1 に設定されているためです。この場合、平均値が列に沿って計算され、単一の値が得られます。
目的の出力を取得するには、「axis」を明示的に 0 として指定します。
<code class="python">dff.mean(axis=0)</code>
これにより計算されます。各列の平均値で、期待される出力が生成されます。
要約すると、Pandas の「軸」は、演算が適用される次元または方向を決定します。 「axis」を 0 に設定すると行がターゲットになり、1 に設定すると列がターゲットになります。この概念を理解することは、Pandas でデータを効果的に操作および集約するために不可欠です。
以上がPandas 集計関数の「axis」パラメータは何を意味しますか?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。