Параметр 'axis' в Pandas: правильное использование в mean()
Быстрый ответ
В библиотеке Pandas параметр axis
определяет направление выполнения операции: движение вниз по строкам (по умолчанию) соответствует axis=0
, что эквивалентно операциям агрегации данных по столбцам; движение вбок по столбцам соответствует axis=1
, что эквивалентно операциям агрегации данных по строкам.
# Суммирование по столбцам: прямое движение вниз (axis=0)
column_sum = df.sum()
# Суммирование по строкам: движение идет вбок по столбцам (axis=1)
row_sum = df.sum(axis=1)
Здесь column_sum
вернёт сумму элементов по столбцам, а row_sum
— сумму элементов по строкам.
Исследование с использованием 'index' и 'columns'
Выберите метки axis='index'
или axis='columns'
вместо числовых индикаторов axis=0
или axis=1
. Это повышает читаемость кода при вычислении среднего значения по строкам или столбцам:
# Среднее значение вдоль индекса (эквивалентно axis=0):
mean_index = df.mean(axis='index')
# Среднее значение вдоль столбцов (эквивалентно axis=1):
mean_columns = df.mean(axis='columns')
Детальное рассмотрение сложного использования и возможных ошибок
Целенаправленная работа с конкретными строками или столбцами
Профессиональная разработка требует точности. Использование df.loc[]
в сочетании с параметром axis
позволяет осуществлять непосредственное вычисление конкретных строк или столбцов:
# Вычисление среднего для определённых столбцов: 'A' и 'B' – не просто символы
specific_mean = df.loc[:, ['A', 'B']].mean(axis=0)
# Вычисление среднего для определённых строк: иногда ключ к пониманию данных – в строках
specific_row_mean = df.loc['row_label'].mean()
Эффект домино: как меняются данные после set_index
Применение функции set_index
может полностью изменить интерпретацию параметра axis
. Это особо актуально при использовании последовательных операций:
# Изменение индекса повлияет на структуру данных:
df_with_new_index = df.set_index('new_column')
mean_with_new_index = df_with_new_index.mean(axis='index')
Искусство конкатенации данных
При использовании pd.concat()
параметр axis определяет, в каком направлении выполняется соединение. Это оказывает влияние на структуру результата:
# Конкатенация столбцов приводит к расширению горизонтальной структуры:
concatenated_columns = pd.concat([df1, df2], axis='columns')
# Конкатенация строк увеличивает вертикальный размер данных:
concatenated_rows = pd.concat([df1, df2], axis='index')
Запомните: результат конкатенации может значительно изменить ваш набор данных!
Вопрос перспективы: применим транспонирование
Иногда транспонирование DataFrame позволяет взглянуть на данные с новой стороны:
# Транспонирование – это переосмысление данных:
transposed_df = df.T
Визуализация
Вот так можно визуализировать параметр axis :
axis=0 (⬇️) | axis=1 (➡️) |
---|---|
Вниз по строкам | Вбок по столбцам |
В Pandas параметр axis
контролирует направление операций, указывая направлять их вниз по строкам или вбок по столбцам.
Советы, оси и гибкость работы с pandas
NumPy: Ближайший сосед
NumPy и pandas часто используются совместно. Особенности осей в pandas во многом объясняются влиянием NumPy. В NumPy при axis=None
(по умолчанию) операции применяются ко всему массиву, что аналогично выполнению операции на полном наборе данных в DataFrame в pandas:
# Вычисление среднего по всему массиву в NumPy:
np_mean = numpy_array.mean(axis=None)
# Аналогичная операция в Pandas:
flat_mean = df.values.flatten().mean()
Массивы – универсальное средство
В связи со своей гибкостью и прозрачностью представления данных, массивы зачастую предпочтительнее матриц:
# Массивы, выбор многих:
array_like = df.iloc[:,0]
Ориентир в мире данных для новичков
Axis
в мире данных Python – важный ориентир. Знание осей позволяет сохранить контроль при использовании агрегирующих функций (mean()
, sum
) и функций изменения формы (stack()
, unstack()
).