행별 합

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네 2가지 입니다.

1. df.T로 행과 열을 변경하는 방법

2. 데이터 변경없이 sum()에 axis=1 옵션을 주는 방법

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 오오렐레님.

pandas에서 데이터프레임의 행별 합을 구할 때 사용하는 방법에 대해 혼란스러울 수 있습니다. 두 가지 방법 모두 가능합니다. 여기서 설명드리겠습니다:

1. df.sum(axis=1) 사용:

   • 이 방법은 행(row)을 따라 각 행의 값들을 합산합니다. axis=1은 “열을 따라” 값을 합산합니다. 이는 실제로 각 행에 대한 합계를 구하는 방법입니다.
     
   • 예를 들어 각 학생의 과목 점수 합산을 구한다면, 이 방법이 적합하겠습니다.
     

2. df.T.sum(axis=0) 사용:

   • df.T는 데이터프레임을 전치(transpose)하여 행과 열을 뒤바꿉니다. 이후 axis=0을 사용하여 원래의 행이었던 열의 값들을 합산하여 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
     
   • 전치를 사용하는 방법은 특정한 필요가 있을 때나 코드를 명확하게 하기 위해 사용되곤 합니다.
     

두 방법은 결과적으로 동일하지만, df.sum(axis=1)이 더 직접적이고 명확한 표현입니다. 따라서, 행별로 합을 구하고자 할 때는 df.sum(axis=1)을 사용하는 것이 권장됩니다.

이와 관련된 다른 질문과 답변을 참고하시면 더 자세한 이해에 도움이 될 것입니다:
- axis 방향: axis 파라미터와 관련된 자세한 설명입니다.
- sum() axis 행열방향 질문: sum 함수를 사용할 때 axis의 차이에 대한 Q&A입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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