Pandas : DataFrame axis

axis

정의

axis

> axis는 수직축을 말하며, 위와 같은 그림처럼 axis를 0,1,2 로 3차원 공간을 구분한다.

axis=0

axis =0

axis=0을 보면, "x축으로 합친다" 라고 생각하면 편하다.

result = ex_array.sum(axis=0)

axis=1

 

axis=1

axis=2

 

axis=2

결론

• axis=None 이면, 모든 요소의 합을 스칼라의 값으로 반환한다.
• axis=0 이면, 여러 row들을 한 개로 합치는 역할이며 (x,y,z) -> (y,z) 로 shape가 변환된다.
• axis=1 이면,  row별로 존재하는 여러 columns들을 한 개로 합치는 역할이며 (x,y,z) -> (x,z)로 shape가 변환된다.
• axis=2 이면, column의 depth를 가진 값으로 축소하며 (x,y,z) -> (x,y)로 shape가 변환된다.

방법은 편하게 이거로 쓴다.

axis=0

axis=1

axis=2

예시-1

axis=0이면, x,y 평면에서는 x축 기준으로 concat data를 붙인다는 의미이다.

그래서 ID, Model, Fuel_Type을 가지고 있는 data를 붙였을 때, 밑으로 붙기 때문에 뒤에 붙은 데이터들에서 Price, Age_08_04~ columns들 부분에 대해서는 NaN 공란이 되어 나타난다.

 

axis=1이면, x,y 평면에서는 y축 기준으로 concat data를 붙인다는 의미이다.

 

위를 헷갈리지 말고 이번 기회에 잘 정리해두자.

 

출처:http://taewan.kim/post/numpy_sum_axis/

Numpy에서 np.sum 함수의 axis 이해