1. axis.

• 판다스에서 axis=0은 행(row)을 나타내고, axis=1은 열(column)을 나타냄.
  • 근데 단독으로 사용하는 거랑 연산에 활용되는 거랑 차이가 있음.

• 단독 사용.
  • axis=0: 행(row)
  • axis=1: 열(column)
• 연산에 활용.
  • axis=0: 각 열의 모든 행에 적용.
  • axis=1: 각 행의 모든 열에 적용.

2. 확인.

scores = {
    "국어": {"A 학생": 90, "B 학생": 80, "C 학생": 75},
    "영어": {"A 학생": 80, "B 학생": 90, "C 학생": 88},
    "수학": {"A 학생": 100, "B 학생": 70, "C 학생": 92},
    "과학": {"A 학생": 95, "B 학생": 85, "C 학생": 90}
}

df = pd.DataFrame(scores)
print(df)

- 출력 결과 -

       국어  영어  수학  과학
A 학생  90   80   100   95
B 학생  80   90   70    85
C 학생  75   88   92    90

2-1. 연산에 활용.

df.sum(axis=0)

- 출력 결과 -

	 0
국어	245
영어	258
수학	262
과학	270

• 행(Row)들이 제거되고, 열(Column)이 남음. (→ 열별 계산)
  • 즉, 각 열에 대한 계산 결과 (열의 개수만큼 나옴)

df.sum(axis=1)

- 출력 결과 -

	     0
A 학생	365
B 학생	325
C 학생	345

• 열(Column)들이 제거되고, 행(Row)이 남음. (→ 행별 계산)
  • 즉, 각 행에 대한 계산 결과 (행의 개수만큼 나옴)

2-2. 단독.

df.drop(['과학'], axis=1)

- 출력 결과 -

		국어	영어	수학
A 학생	90	80	100
B 학생	80	90	70
C 학생	75	88	92

df.drop(['C 학생'], axis=0)

		국어	영어	수학	과학
A 학생	90	80	100	95
B 학생	80	90	70	85

3. 참고.

• What does axis in pandas mean?
• {Pandas} axis=0, axis=1