pandas dataframe ValueError (No axis named ... for object type Series) 오류 해결하기

"Pandas에서 DataFrame을 사용할 때 'ValueError: No axis named ... for object type Series' 에러가 발생하는 경우는 데이터프레임의 축(axis)에 잘못된 값을 입력하거나 존재하지 않는 축을 지정했을 때 주로 발생합니다. 이 에러를 해결하기 위해서는 다음과 같은 상황과 해결 방법을 고려할 수 있습니다.

상황 1: 존재하지 않는 축 지정

import pandas as pd

data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        '나이': [30, 25, 35]}

df = pd.DataFrame(data)

# 존재하지 않는 축 'rows'를 지정하여 에러 발생
result = df.mean(axis='rows')

이 경우, 'rows' 축은 존재하지 않는 축이므로 "ValueError: No axis named rows for object type Series" 에러가 발생합니다.

해결 방법 1: 올바른 축 사용

데이터프레임의 유효한 축을 사용하여 연산을 수행하세요. 예를 들어 'rows' 대신 'index' 또는 0을 사용할 수 있습니다.

result = df.mean(axis='index')  # 또는 df.mean(axis=0)로 사용

 

상황 2: 축 지정 없이 연산 시도

import pandas as pd

data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        '나이': [30, 25, 35]}

df = pd.DataFrame(data)

# 축을 지정하지 않고 연산을 시도하여 에러 발생
result = df.mean()

이 경우, 축을 지정하지 않고 연산을 시도하면 "ValueError: No axis named None for object type Series" 에러가 발생합니다.

해결 방법 2: 축 지정

연산을 수행할 때 축을 명시적으로 지정하세요. 예를 들어 'index' 축 또는 0 축을 사용할 수 있습니다.

result = df.mean(axis='index')  # 또는 df.mean(axis=0)로 사용

 

상황 3: 축 이름 오기입

import pandas as pd

data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        '나이': [30, 25, 35]}

df = pd.DataFrame(data)

# 잘못된 축 이름 'axes'를 지정하여 에러 발생
result = df.mean(axis='axes')

이 경우, 올바르지 않은 축 이름 'axes'를 지정하여 "ValueError: No axis named axes for object type Series" 에러가 발생합니다.

해결 방법 3: 올바른 축 이름 사용

올바른 축 이름을 사용하여 연산을 수행하세요. 데이터프레임의 경우 'index' 또는 'columns'을 사용할 수 있습니다.

result = df.mean(axis='index')  # 또는 df.mean(axis='columns')로 사용

 

이러한 상황에서 "ValueError: No axis named ... for object type Series" 에러를 해결하려면 올바른 축을 사용하고 축을 명시적으로 지정해야 합니다.