Різниця між axis=0 і axis=1 у pandas

Для багатьох функцій у pandas потрібно вказати вісь, уздовж якої застосовуватиметься певне обчислення.

Як правило, застосовується таке емпіричне правило:

• axis=0 : застосувати обчислення «на стовпець».
• axis=1 : Застосуйте обчислення «на лінію».

У наведених нижче прикладах показано, як використовувати аргумент axis у різних сценаріях із такими pandas DataFrame:

 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

Приклад 1. Знаходження середнього по різних осях

Ми можемо використовувати axis=0 , щоб знайти середнє значення кожного стовпця в DataFrame:

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

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

Результат відображає середнє значення кожного числового стовпця в DataFrame.

Зауважте, що pandas автоматично уникає усереднення стовпця «команда», оскільки це стовпець символів.

Ми також можемо використовувати axis=1 , щоб знайти середнє значення кожного рядка в DataFrame:

 #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

З результату ми бачимо:

• Середнє значення першого рядка становить 13,667 .
• Середнє значення у другому рядку 9000 .
• Середнє значення в третьому рядку 10667 .

І так далі.

Приклад 2: Знаходження суми по різних осях

Ми можемо використовувати axis=0 , щоб знайти суму певних стовпців у DataFrame:

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

points 162
assists 62
dtype: int64

Ми також можемо використовувати axis=1 , щоб знайти суму кожного рядка в DataFrame:

 #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

Приклад 3: Пошук Макса вздовж різних осей

Ми можемо використовувати axis=0 , щоб знайти максимальне значення певних стовпців у DataFrame:

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

points 29
assists 12
rebounds 12
dtype: int64

Ми також можемо використовувати axis=1 , щоб знайти максимальне значення кожного рядка в DataFrame:

 #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

З результату ми бачимо:

• Максимальне значення в першому рядку – 25 .
• Максимальне значення у другому рядку – 12 .
• Максимальне значення в третьому рядку – 15 .

І так далі.

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Як обчислити середнє значення стовпців у Pandas
Як обчислити суму стовпців у Pandas
Як знайти максимальне значення стовпців у Pandas