Apakah Perbezaan Antara `axis=0` dan `axis=1` Apabila Mengira Min dalam Panda?

Paksi dalam Panda

Apabila berurusan dengan struktur data berbilang dimensi dalam Panda, konsep paksi menjadi penting. Axis dalam Pandas merujuk kepada orientasi data sepanjang dimensi tertentu. Ia menentukan arah operasi hendak dilakukan.

Dalam contoh anda:

<code class="python">dff = pd.DataFrame(np.random.randn(1, 2), columns=list('AB'))</code>

dff ialah DataFrame dengan satu baris dan dua lajur. Argumen paksi=1 dalam dff.mean(axis=1) menunjukkan bahawa min harus dikira di sepanjang lajur DataFrame. Ini bermakna ia akan mengira nilai min untuk setiap lajur, menghasilkan Siri dengan satu elemen.

Hasil jangkaan yang anda berikan ialah min bagi baris individu, yang boleh dikira menggunakan paksi=0. Ini akan menghasilkan Siri dengan dua elemen, mewakili min setiap baris.

Untuk meringkaskan, paksi dalam Pandas menentukan arah operasi dalam struktur data berbilang dimensi. Paksi=0 menunjukkan baris, manakala paksi=1 menunjukkan lajur. Dengan memahami konsep paksi, anda boleh memanipulasi dan menganalisis data dalam Panda dengan berkesan.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah Perbezaan Antara `axis=0` dan `axis=1` Apabila Mengira Min dalam Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!