Что такое axis в pandas? Узнайте важную информацию о оси в библиотеке pandas!

Axis в Pandas

Axis в библиотеке Pandas определяет направление операции. Параметр axis используется во многих функциях для указания оси, по которой будет выполняться операция.

Значение axis=0 указывает на операцию, выполняемую вдоль строк (по вертикали), а axis=1 указывает на операцию, выполняемую вдоль столбцов (по горизонтали).

Вот примеры, чтобы лучше понять:

import pandas as pd

# Создаем пример DataFrame
data = {'Имя': ['Алексей', 'Мария', 'Иван'],
        'Возраст': [25, 30, 27],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Казань']}
df = pd.DataFrame(data)

# Пример суммирования значений по строкам (axis=0)
sum_by_rows = df.sum(axis=0)
print(sum_by_rows)

# Пример суммирования значений по столбцам (axis=1)
sum_by_columns = df.sum(axis=1)
print(sum_by_columns)

Что такое axis в pandas?

В библиотеке pandas, axis представляет собой один из ключевых параметров, используемых во многих методах работы с данными. Он указывает на направление операции или ось, по которой будет выполняться данная операция. Понимание понятия "axis" важно для полного понимания функциональности pandas.

Ось 0 и ось 1

В pandas существуют две оси: ось 0 (по умолчанию) и ось 1. Ось 0 представляет собой ось, вдоль которой осуществляется операция по умолчанию. Эта ось соответствует строкам в DataFrame или индексу в Series. Ось 1 представляет собой ось, вдоль которой осуществляется операция, и она соответствует столбцам в DataFrame или меткам в индексе Series.

Использование axis

Параметр axis может принимать значения 0 или 1, которые указывают на ось 0 или ось 1 соответственно. В зависимости от контекста, конкретный метод pandas может иметь разные значения по умолчанию для параметра axis. Поэтому важно явно указывать значение этого параметра, чтобы быть уверенным в выполняемой операции.

Примеры использования

Давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы лучше понять, как использовать параметр axis.

1. Удаление строк или столбцов

Для удаления строк или столбцов из DataFrame вы можете использовать метод drop() и указать параметр axis равным 0 (по умолчанию) для удаления строк или равным 1 для удаления столбцов.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Имя': ['John', 'Emma', 'Michael'],
        'Возраст': [25, 28, 32],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Киев']}

df = pd.DataFrame(data)

# Удаляем столбец 'Город'
df_drop_column = df.drop('Город', axis=1)

# Удаляем строку с индексом 1
df_drop_row = df.drop(1, axis=0)

print(df_drop_column)
print(df_drop_row)

2. Применение функции к определенной оси

Метод apply() позволяет применить функцию к определенной оси в DataFrame или Series. Указав параметр axis, вы можете определить, будет ли функция применена к строкам (ось 0) или столбцам (ось 1).

# Применяем функцию sum() к оси 0 (по умолчанию)
sum_by_row = df.apply(sum)

# Применяем функцию sum() к оси 1
sum_by_column = df.apply(sum, axis=1)

print(sum_by_row)
print(sum_by_column)

3. Группировка и агрегация данных

Операции группировки и агрегации данных в pandas включают параметр axis для указания оси, по которой нужно выполнять агрегацию. Например, метод groupby() может использоваться для группировки данных по столбцу, указав axis=1.

# Группировка по столбцу 'Возраст' и нахождение среднего значения для каждой группы
average_by_age = df.groupby('Возраст', axis=0).mean()

print(average_by_age)

Выводы

Параметр axis играет важную роль в библиотеке pandas и определяет ось, по которой будет выполняться операция. Основные использования axis включают удаление строк или столбцов, применение функции к определенной оси и группировку и агрегацию данных. Обязательно учитывайте значение параметра axis в соответствующих методах pandas, чтобы правильно выполнять операции над данными.