'axis'參數如何控制Pandas中的資料操作？

理解Pandas 中「axis」的作用

在Pandas 中使用資料幀時，「axis」參數在以下方面起著至關重要的作用：各種操作，包括聚合和選擇。此參數指定操作的方向，可靈活處理行和列。

預設情況下，'axis' 的值為 0，表示操作是沿著行和列的行執行的。數據框。考慮以下範例，我們計算每行的平均值：

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)

輸出：

   A         B
0  0.626386  1.523250

0    1.074821
dtype: float64

如我們所見，「mean」函數計算每行的平均值行，產生單行，每列都有平均值。

但是，'axis'也可以設定為 1 以指示操作應該是沿著柱子進行。使用先前的範例：

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

輸出：

0    1.074821
dtype: float64

在這種情況下，「mean」函數計算每列的平均值，從而產生具有平均值的單列每行的值。

理解「axis」參數對於在 Pandas 中執行有效的資料操作至關重要。透過為「axis」指定適當的值，使用者可以確保操作按所需方向套用，無論是沿行還是沿列。

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