В Python, особенно при работе с библиотекой NumPy и Pandas, axis=1 относится к определенному измерению (оси) в многомерном массиве или таблице данных. Понимание axis=0 и axis=1 является ключевым для эффективной работы с этими библиотеками. Общая концепция осей (Axes) Представьте себе многомерный массив (например, матрицу или трехмерный куб). Каждое измерение этого массива называется осью (axis). Нумерация осей начинается с 0. NumPy Arrays В NumPy массиве: axis=0: Представляет строки (если массив двумерный) или первое измерение (если массив многомерный). Операции с axis=0 применяются Вдоль столбцов или Вдоль первого измерения...

Без оптимизации времени выполнения кода при работе с данными большого размера никак не обойтись. Расскажем, какие существуют простые методы измерения скорости выполнения строк, функций и сценариев в Python. Создадим датафрейм: import pandas as pd import numpy as np data = np.random.normal(size=(5000000,3)) df = pd.DataFrame(data, columns=['first', 'second', 'third']) Теперь перейдем к измерениям. Во-первых, время работы участка кода можно оценивать с помощью встроенных модулей: import time start = time...