Pandas တွင် ဝင်ရိုး = 0 နှင့် ဝင်ရိုး = 1 အကြား ခြားနားချက်

ပန်ဒါ များရှိ လုပ်ဆောင်ချက်များစွာသည် သင့်အား တိကျသောတွက်ချက်မှုတစ်ခုပြုလုပ်ရန် ဝင်ရိုးတစ်ခုကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်သည်။

ယေဘူယျအားဖြင့်၊ အောက်ဖော်ပြပါ စည်းကမ်းချက်သည် အကျုံးဝင်သည်-

• axis=0 : “ ကော်လံတစ်ခုစီ” တွက်ချက်မှုကို အသုံးပြုပါ။
• axis=1 : “ စာကြောင်းတစ်ကြောင်း” တွက်ချက်မှုကို အသုံးပြုပါ။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် အောက်ပါပန်ဒါများ DataFrame ဖြင့် မတူညီသောအခြေအနေများတွင် ဝင်ရိုး အငြင်းအခုံကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသသည်-

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   ' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	team points assists rebounds
0 to 25 5 11
1 to 12 7 8
2 B 15 7 10
3 B 14 9 6
4 B 19 12 6
5 B 23 9 5
6 C 25 9 9
7 C 29 4 12

ဥပမာ 1- မတူညီသော axes တစ်လျှောက် ပျမ်းမျှကို ရှာဖွေခြင်း။

DataFrame ရှိ ကော်လံတစ်ခုစီ၏ ပျမ်းမျှအား ရှာဖွေရန် axis=0 ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

 #find mean of each column
df. mean (axis= 0 )

points 20.250
assists 7,750
rebounds 8,375
dtype:float64

အထွက်သည် DataFrame ရှိ ဂဏန်းကော်လံတစ်ခုစီ၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးကို ပြသသည်။

ပန်ဒါများသည် ဇာတ်ကောင်ကော်လံဖြစ်သောကြောင့် ပျမ်းမျှ “ အဖွဲ့” ကော်လံကို အလိုအလျောက်ရှောင်ရှားသည်ကို သတိပြုပါ။

DataFrame ရှိ အတန်းတစ်ခုစီ၏ ပျမ်းမျှအား ရှာဖွေရန် axis=1 ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

 #find mean of each row
df. mean (axis= 1 )

0 13.666667
1 9.000000
2 10.666667
3 9.666667
4 12.333333
5 12.333333
6 14.333333
7 15.000000
dtype:float64

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• ပထမတန်း၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးမှာ 13.667 ဖြစ်သည်။
• ဒုတိယတန်းရှိ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးမှာ ၉၀၀၀ ဖြစ်သည်။
• တတိယတန်းရှိ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးမှာ 10,667 ဖြစ်သည်။

နောက် … ပြီးတော့။

ဥပမာ 2- မတူညီသော axes တစ်လျှောက် ပေါင်းလဒ်ကို ရှာဖွေခြင်း။

DataFrame အတွင်းရှိ သီးခြားကော်လံများ၏ ပေါင်းလဒ်များကို ရှာဖွေရန် axis=0 ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

 #find sum of 'points' and 'assists' columns
df[[' points ', ' assists ']]. sum (axis= 0 )

points 162
assists 62
dtype: int64

DataFrame အတွင်းရှိအတန်းတစ်ခုစီ၏ပေါင်းလဒ်ကိုရှာဖွေရန် axis=1 ကို သုံးနိုင်သည်။

 #find sum of each row
df. sum (axis= 1 )

0 41
1 27
2 32
3 29
4 37
5 37
6 43
7 45
dtype: int64

ဥပမာ 3- မတူညီသော axes တစ်လျှောက် Max ကိုရှာပါ။

DataFrame အတွင်းရှိ သတ်မှတ်ထားသော ကော်လံများ၏ အများဆုံးတန်ဖိုးကို ရှာဖွေရန် axis=0 ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

 #find max of 'points', 'assists', and 'rebounds' columns
df[[' points ', ' assists ', ' rebounds ']]. max (axis= 0 )

points 29
assists 12
rebounds 12
dtype: int64

DataFrame ရှိ အတန်းတစ်ခုစီ၏ အများဆုံးတန်ဖိုးကို ရှာဖွေရန် axis=1 ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

 #find max of each row
df. max (axis= 1 )

0 25
1 12
2 15
3 14
4 19
5 23
6 25
7 29
dtype: int64

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• ပထမစာကြောင်းတွင် အများဆုံးတန်ဖိုးမှာ 25 ဖြစ်သည်။
• ဒုတိယစာကြောင်းတွင် အများဆုံးတန်ဖိုးမှာ 12 ဖြစ်သည်။
• တတိယအတန်းတွင် အများဆုံးတန်ဖိုးမှာ 15 ဖြစ်သည်။

နောက် … ပြီးတော့။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas ရှိ ကော်လံများ၏ ပျမ်းမျှအား တွက်ချက်နည်း
Pandas ရှိ ကော်လံပေါင်းကို တွက်နည်း
Pandas ရှိ ကော်လံများ၏ အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးကို မည်သို့ရှာမည်နည်း။