[Pandas] axis=0, axis=1에 관하여

aixs=0, axis=1 이 헷갈려 정리하는 김에 포스팅을 하게 되었습니다.

axis=0은 행, axis=1은 열입니다.

 

 

 

연산 과정일 때

결론부터 말하면 연산시 행은 책의 높이이고 열은 책을 담는 서랍인데 axis=0은 행 방향(가로 방향)으로 동작하는데 가로 방향인 행들이 쌓이게 되면 세로 방향으로 쌓이게 됩니다. 책이 위로 쌓아지는 것과 같다고 생각합니다.

axis = 0

 

aixs=1은 열 방향(세로 방향)으로 동작하는데 연산시 세로 방향인 열들이 쌓이게 되면 가로 방향으로 움직이게 됩니다. 서랍이 옆으로 들어나는 것 같다고 생각합니다. 

 

axis = 1

 

arr = {'a' : [1, 2, 3],
      'b' : [4, 5, 6],
      'c' : [7, 8, 9],
      'd' : [10, 11, 12]}
tmp = pd.DataFrame(arr, index=['ㄱ', 'ㄴ', 'ㄷ'])
print(tmp)
>>>
   a  b  c   d
ㄱ  1  4  7  10
ㄴ  2  5  8  11
ㄷ  3  6  9  12

 

print(tmp.sum(axis=0)) # 각 열의 모든 행에서 동작
print(tmp.sum(axis=1)) # 각 행의 모든 열에서 동작
>>>
a     6
b    15
c    24
d    33
>>>
ㄱ    22
ㄴ    26
ㄷ    30

axis= 0은 각 행들의 해당하는 컬럼들의 요소를 모두 더해서 특정 컬럼의 합이 출력됩니다. 그래서 결과도 a, b, c, d 컬럼으로 출력됩니다.

즉, 행 ㄱ과 행 ㄴ, 행 ㄷ에 해당하는 a 컬럼의 요소를 모두 더한 값이 출력됩니다.

 

axis=1은 각 열들의 해당되는 행들의 요소를 모두 더해서 특정 행의 합이 출력됩니다. 그래서 결과도 ㄱ, ㄴ, ㄷ 행으로 출력됩니다.

 

연산 과정이 아닐 때

print(tmp.drop(['c'], axis=1)) # c 컬럼에 한해서 각 행의 모든 열에서 동작
>>>
   a  b   d
ㄱ  1  4  10
ㄴ  2  5  11
ㄷ  3  6  12

정직하게 컬럼 c만 삭제가 됩니다.

 

참고 블로그: 블로그1, 블로그2