Что такое ось 1 в pandas? 🐼🔍
Ось 1 в библиотеке Pandas - это параметр, который используется для указания направления операции, выполняемой над данными.
Когда вы указываете axis=1 при выполнении операций с DataFrame или Series, это означает, что операция будет выполняться по столбцам (горизонтально).
Давайте рассмотрим пример:
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# Прибавляем 1 к каждому значению в столбцах
df = df + 1
В этом примере, добавление 1 к каждому значению в столбцах DataFrame будет выполнено с помощью axis=1.
Надеюсь, это помогает вам понять, что такое axis 1 в Pandas!
Детальный ответ
Что такое pandas axis 1?
В библиотеке pandas, axis 1 относится к оси столбцов в данных, представленных в виде двумерного объекта, такого как DataFrame. Оси в pandas используются для определения направления операций, таких как агрегирование, фильтрация и преобразование данных.
При использовании методов pandas, таких как mean()
, sum()
, drop()
и других, параметр axis
определяет, выполняется ли операция вдоль строк (ось 0) или вдоль столбцов (ось 1).
Давайте рассмотрим пример, чтобы лучше понять, как работает axis 1.
import pandas as pd
# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]})
# Вычисляем сумму столбцов с использованием axis 1
sum_by_column = df.sum(axis=1)
print(sum_by_column)
В этом примере мы создаем DataFrame с тремя столбцами (A, B, C) и тремя строками. Затем мы используем метод sum()
с параметром axis=1
, чтобы вычислить сумму значений в каждой строке. Результатом будет новый объект Series, содержащий суммы столбцов для каждой строки:
0 12
1 15
2 18
dtype: int64
Видим, что sum_by_column содержит суммы столбцов каждой строки. Это произошло потому, что мы указали axis=1
, что означает, что операция sum должна быть выполнена по столбцам.
Если мы бы использовали axis=0
вместо axis=1
, операция sum()
вычислила бы сумму значений в каждом столбце, а не в строке:
sum_by_row = df.sum(axis=0)
print(sum_by_row)
Результатом было бы:
A 6
B 15
C 24
dtype: int64
Таким образом, установка axis=0
указывает на то, что операция sum()
должна быть выполнена по строкам, а не по столбцам.
В заключение, использование axis=1
в pandas позволяет выполнять операции по столбцам в двумерных данных, таких как DataFrame. Это очень полезно, когда требуется агрегирование, фильтрация или преобразование данных на уровне столбцов.