인프런 커뮤니티 질문&답변
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axis=0, axis=1 개념 정리했습니다. 검토바랍니다.
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작업형1 모의고사2 2분지점 문제4에서
정리했습니다.
axis=0 (기본값) → 행을 따라 연산, 열을 기준으로 결과 반환
sum(axis=0): 각 열(Column)의 합계 계산
count(axis=0): 각 열별 NaN 제외 개수 반환
drop(axis=0): 행(Row) 삭제
axis=1 → 열을 따라 연산, 행을 기준으로 결과 반환
sum(axis=1): 각 행(Row)의 합계 계산
count(axis=1): 각 행별 NaN 제외 개수 반환
drop(axis=1): 열(Column) 삭제
연산(sum, count 등)은 axis=0이면 열 기준, axis=1이면 행 기준으로 수행되고, 반면에 삭제(drop)는 반대로 axis=0이면 행 삭제, axis=1이면 열 삭제가 됩니다.
이 내용이 맞는지 검토 바랍니다.
맞다면 (sum, count 등)과 달리 삭제(drop)시에는 반대로 적용되는지가 궁금합니다.
답변 3
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맞다는 의미로 알겠습니다.
제 습관으로는
'네 맞습니다.'
라고 결론을 먼저 얘기하고 설명을 하시는 것이 더 눈이 잘 들어옵니다. 오해로 빠지지도 않겠죠. 문장이 길수록 이게 맞다는 거야, 아니라는 거야, 궁금증은 저 링크안에 있으니 들어가서 궁금증을 풀라는건지. 를 놓고 헷갈리게 되죠. 그래서 어디서 퍼온 내용 성의 없이 부지런히 붙여 넣기 하고 있구나 라고 성의 없이 해석하게 되죠. 그것이 반복되면 실망이 되겠죠.
sns 방식의 소통이라 감정 전달이 안되므로 이러한 사소해 보이는 소통 마찰이 잦을 수 있다는 점을 인지해야 하는 운영진의 입장에선 이것은 사소한 사안이 아닐 것입니다.
질문자는 공들여 질문을 정리해서 올렸는데 영혼 없이 어디서 퍼온 것 붙여넣고 있거나 링크 달기에 여념이 없다면 상실감이 생길 겁니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 강민균님.
pandas에서 axis 파라미터를 사용하는 것에 대한 질문이시네요! axis가 헷갈릴 수 있는 부분이라 정리해 주신 내용이 매우 유용합니다. 여러분이 정리하신 내용은 매우 정확하며, 몇 가지 참고할 수 있는 유사한 질문과 답변을 소개해 드립니다.
- axis 방향: axis=0과 axis=1의 차이에 대한 다른 수강생의 질문과 상세 답변을 확인할 수 있습니다.
- sum() axis 행열방향 질문: sum 함수 사용 시 axis의 적용 방향에 대한 혼란에 대한 설명입니다.
- 바보 같은 질문이지만… 행(가로) 열(세로): 기본적인 행과 열의 개념 정리 및 함수 사용 시 적용 방법에 대한 Q&A입니다.
- 판다스기초 axis 관련 질문: count와 drop 함수 사용 시 axis 파라미터의 차이에 대한 질문으로, axis 정의의 차이를 설명하고 있습니다.
정리하신 대로, 데이터 프레임에 대해 계산을 수행할 때와 제거 연산을 할 때의 axis 파라미터는 다르게 적용됩니다:
- 연산 시 (sum, count 등): axis=0은 각 열별로 처리하고, axis=1은 각 행별로 처리합니다.
- 제거 시 (drop): axis=0은 행을 삭제하고, axis=1은 열을 삭제하는 방식으로 적용됩니다.
이는 pandas에서 제공하는 일관성 있는 방식으로, 데이터를 어떻게 축으로 처리할지를 설정하는 개념입니다. 따라서 여러 작업에서의 axis 관련 혼동은 numpy와 pandas 등 데이터 처리를 다루는 대부분의 패키지에서 동일하게 발생할 수 있으니 주의 깊게 그 의미를 기억하는 것이 좋습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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