Pandas에서 다차원 데이터 구조를 다룰 때 축의 개념은 매우 중요합니다. Pandas의 축은 특정 차원을 따른 데이터의 방향을 나타냅니다. 작업이 수행되는 방향을 지정합니다.
예제에서:
<code class="python">dff = pd.DataFrame(np.random.randn(1, 2), columns=list('AB'))</code>
dff는 행 1개와 열 2개로 구성된 DataFrame입니다. dff.mean(axis=1)의 axis=1 인수는 DataFrame의 열을 따라 평균을 계산해야 함을 나타냅니다. 즉, 각 열의 평균값을 계산하여 단일 요소가 있는 시리즈가 생성됩니다.
제공하신 예상 결과는 개별 행의 평균이며 축=0을 사용하여 계산할 수 있습니다. 이렇게 하면 각 행의 평균을 나타내는 두 요소가 있는 시리즈가 생성됩니다.
요약하자면 Pandas의 축은 다차원 데이터 구조 내에서 작업 방향을 결정합니다. 축=0은 행을 나타내고 축=1은 열을 나타냅니다. 축의 개념을 이해하면 Pandas에서 효과적으로 데이터를 조작하고 분석할 수 있습니다.
위 내용은 Pandas에서 평균을 계산할 때 `axis=0`과 `axis=1`의 차이점은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!