Significado do Pandas axis
Este tutorial explica o significado do parâmetro axis utilizado em vários métodos de objectos Pandas como DataFrames e Series.
import pandas as pd
empl_df = pd.DataFrame(
{
"Name": ["Jon", "Willy", "Mike", "Luna", "Sam", "Aliza"],
"Age": [30, 33, 35, 30, 30, 31],
"Weight(KG)": [75, 75, 80, 70, 73, 70],
"Height(meters)": [1.7, 1.7, 1.85, 1.75, 1.8, 1.75],
"Salary($)": [3300, 3500, 4000, 3050, 3500, 3700],
}
)
print(empl_df)
Resultado:
Name Age Weight(KG) Height(meters) Salary($)
0 Jon 30 75 1.70 3300
1 Willy 33 75 1.70 3500
2 Mike 35 80 1.85 4000
3 Luna 30 70 1.75 3050
4 Sam 30 73 1.80 3500
5 Aliza 31 70 1.75 3700
Utilizamos o parâmetro DataFrame empl_df para explicar como utilizar o parâmetro axis nos métodos Pandas.
Utilização do parâmetro axis nos métodos Pandas
O parâmetro axis especifica a direcção ao longo da qual um método ou função em particular é aplicado num DataFrame. O parâmetro eixo=0 representa que a função é aplicada em função da coluna, e axis=1 significa que a função é aplicada em função da linha no DataFrame.
Se aplicarmos uma função em função de coluna, obteremos um resultado com uma única linha; se aplicarmos uma função em função de linha, obteremos um DataFrame com uma única coluna.
Exemplo: Utilize axis=0 nos Métodos Pandas
import pandas as pd
empl_df = pd.DataFrame(
{
"Name": ["Jon", "Willy", "Mike", "Luna", "Sam", "Aliza"],
"Age": [30, 33, 35, 30, 30, 31],
"Weight(KG)": [75, 75, 80, 70, 73, 70],
"Height(meters)": [1.7, 1.7, 1.85, 1.75, 1.8, 1.75],
"Salary($)": [3300, 3500, 4000, 3050, 3500, 3700],
}
)
print("The Employee DataFrame is:")
print(empl_df, "\n")
print("The DataFrame with mean values of each column is:")
print(empl_df.mean(axis=0))
Resultado:
The Employee DataFrame is:
Name Age Weight(KG) Height(meters) Salary($)
0 Jon 30 75 1.70 3300
1 Willy 33 75 1.70 3500
2 Mike 35 80 1.85 4000
3 Luna 30 70 1.75 3050
4 Sam 30 73 1.80 3500
5 Aliza 31 70 1.75 3700
The DataFrame with mean values of each column is:
Age 31.500000
Weight(KG) 73.833333
Height(meters) 1.758333
Salary($) 3508.333333
dtype: float64
Calcula a média em coluna da DataFrame empl_df. A média é calculada apenas para colunas com valores numéricos.
Se definirmos axis=0, calculará a média de cada coluna, calculando a média dos valores de linha para essa coluna em particular.
Exemplo: Utilizar axis=1 nos Métodos Pandas
import pandas as pd
empl_df = pd.DataFrame(
{
"Name": ["Jon", "Willy", "Mike", "Luna", "Sam", "Aliza"],
"Age": [30, 33, 35, 30, 30, 31],
"Weight(KG)": [75, 75, 80, 70, 73, 70],
"Height(meters)": [1.7, 1.7, 1.85, 1.75, 1.8, 1.75],
"Salary($)": [3300, 3500, 4000, 3050, 3500, 3700],
}
)
print("The Employee DataFrame is:")
print(empl_df, "\n")
print("The DataFrame with mean values of each row is:")
print(empl_df.mean(axis=1))
Resultado:
The Employee DataFrame is:
Name Age Weight(KG) Height(meters) Salary($)
0 Jon 30 75 1.70 3300
1 Willy 33 75 1.70 3500
2 Mike 35 80 1.85 4000
3 Luna 30 70 1.75 3050
4 Sam 30 73 1.80 3500
5 Aliza 31 70 1.75 3700
The DataFrame with mean values of each row is:
0 851.6750
1 902.4250
2 1029.2125
3 787.9375
4 901.2000
5 950.6875
dtype: float64
Calcula a média para a DataFrame empl_df, por outras palavras, calculará o valor médio para cada linha calculando a média dos valores da coluna do tipo numérico para essa linha. Obteremos uma única coluna no final com o valor médio para cada linha.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
LinkedInArtigo relacionado - Pandas DataFrame Row
- Como obter a contagem de filas de um Pandas DataFrame
- Como embaralhar aleatoriamente linhas DataFrame em Pandas
- Como filtrar linhas de dados com base nos valores das colunas em Pandas
- Como Iterar Através de Linhas de um DataFrame em Pandas
- Como obter índice de todas as linhas cuja coluna específica satisfaz dada a condição em Pandas
- Obter a Primeira Fila de Pandas de Dataframe
Artigo relacionado - Pandas DataFrame Column
- Como obter os cabeçalhos da coluna Pandas DataFrame como uma lista
- Como eliminar a coluna Pandas DataFrame
- Como Converter a Coluna DataFrame para DataTempo em Pandas
- Como obter a Soma da Coluna Pandas
- Como mudar a ordem das colunas Pandas DataFrame
- Como converter a coluna DataFrame em String em Pandas