파이온 - Python Online Learning

import pandas as pd data = { "수학": [90, 80, 70, 85, 90], "영어": [85, 95, 75, 77, 98], "과학": [100, 90, 80, 65, 85] } df = pd.DataFrame(data, index=["민수", "영희", "지우", "채린", "예림"]) # 행(가로) 방향 평균을 계산하여 "학생별 평균"이라는 이름의 새로운 "열"로 추가 df["학생별 평균"] = df.mean(axis = ) print(df)

수학 영어 과학 학생별 평균 민수 90 85 100 91.666667 영희 80 95 90 88.333333 지우 70 75 80 75.000000 채린 85 77 65 75.666667 예림 90 98 85 91.000000

axis=1로 행(가로) 방향 평균 구하기

mean(axis=1)은 각 행을 가로로 횡단하며 평균을 계산합니다.

axis 방향 복습

           수학  영어  과학
           ← axis=1 →
민수  ↑    90   85   100   → 평균 = 91.67
서희  |    80   95    90   → 평균 = 88.33
지연 axis  70   75    80   → 평균 = 75.00
채린  =0   85   77    65   → 평균 = 75.67
서림  ↓    90   98    85   → 평균 = 91.00

코드 분석

df["학생별 평균"] = df.mean(axis=1)

axis	방향	계산 대상	결과
`axis=0` (기본값)	↓ 위→아래	과목별 평균	열 개수만큼
`axis=1`	→ 왼→오른	학생별 평균	행 개수만큼

동작 과정 (민수의 경우)

민수: (90 + 85 + 100) / 3 = 91.666667

행 추가 vs 열 추가 비교

작업	코드	사용하는 것
행 추가 (과목별 평균)	`df.loc["과목 평균"] = df.mean()`	`loc` + `axis=0`
열 추가 (학생별 평균)	`df["학생별 평균"] = df.mean(axis=1)`	`df["열이름"]` + `axis=1`

넘파이와 동일한 axis 체계

# 넘파이
np.mean(score, axis=1)      # 행별 평균

# 판다스
df.mean(axis=1)             # 행별 평균

넘파이와 판다스는 같은 axis 규칙을 사용합니다.

💡 핵심: axis=0은 열 방향(과목별), axis=1은 행 방향(학생별) 계산입니다.