인프런 커뮤니티 질문&답변

네 축을 선택하거나

행과 열을 변경하는 작업 중에 선택해 활용하시면 됩니다 🙂

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 박민지님.

질문하신 행별 합을 구하는 두 가지 방법에 대해 설명드리겠습니다.

두 코드 모두 pandas를 사용하여 데이터프레임의 행별 합계를 구하는 방법입니다만, 접근 방식이 다릅니다.

1. a.sum(axis=1): 이 코드는 행(row)을 따라 각 행의 값들을 직접 합산하는 방법입니다. axis=1은 “각 행별로 계산하겠다”는 의미이므로, 각 행에 대해 도움이 될 것입니다. 이 방법이 가장 직관적이고 일반적으로 사용됩니다.

2. a.T.sum(): 이 코드는 데이터프레임을 전치(transpose)하여 행과 열을 뒤바꾼 다음 합계를 구하는 방식입니다. a.T로 데이터를 전치한 후, 기본적으로 열을 따라(sum()의 기본 axis는 0) 값을 합산하는 것입니다. 따라서 행별 합과 동일한 결과를 얻을 수 있지만, 코드의 가독성 측면에서는 조금 덜 직관적일 수 있습니다.

두 방법 모두 같은 결과를 주지만, 일반적으로 a.sum(axis=1)을 사용하는 것이 더 명확하고 수정할 여지가 적습니다. 더 자세한 사례는 다음 질문과 답변을 참고하시면 도움이 될 것입니다:

• 행별 합을 구하는 방법: 각 행의 값을 더하는 다양한 방법에 대해 설명합니다.
  

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