下面是我生成一个数据框架的代码:
import pandas as pd
import numpy as np
dff = pd.DataFrame(np.random.randn(1,2),columns=list('AB'))
然后我得到了数据框架:
+------------+---------+--------+
| | A | B |
+------------+---------+---------
| 0 | 0.626386| 1.52325|
+------------+---------+--------+
当我输入命令时:
dff.mean(axis=1)
我得到:
0 1.074821
dtype: float64
根据pandas的参考，axis=1代表列，我希望命令的结果是
A 0.626386
B 1.523255
dtype: float64
我的问题是:轴在熊猫中是什么意思?
当前回答
轴= 0表示从上到下 轴= 1表示从左到右
sums[key] = lang_sets[key].iloc[:,1:].sum(axis=0)
给定的例子是取column == key中所有数据的和。
其他回答
在过去的一个小时里，我也一直在试着求出坐标轴。上述所有答案中的语言，以及文档都没有任何帮助。
要回答我现在理解的问题，在Pandas中，axis = 1或0意味着在应用函数时希望保持哪个轴头不变。
注意:当我说标题时，我指的是索引名
扩展你的例子:
+------------+---------+--------+
| | A | B |
+------------+---------+---------
| X | 0.626386| 1.52325|
+------------+---------+--------+
| Y | 0.626386| 1.52325|
+------------+---------+--------+
对于axis=1=columns:我们保持列标题不变，并通过改变数据应用平均值函数。 为了演示，我们保持列标题为常量:
+------------+---------+--------+
| | A | B |
现在我们填充A和B值的一个集合，然后找到平均值
| | 0.626386| 1.52325|
然后我们填充下一组A和B值，并找到平均值
| | 0.626386| 1.52325|
类似地，对于axis=rows，我们保持行标题不变，并不断更改数据: 为了演示，首先修复行标题:
+------------+
| X |
+------------+
| Y |
+------------+
现在填充第一组X和Y值，然后求平均值
+------------+---------+
| X | 0.626386
+------------+---------+
| Y | 0.626386
+------------+---------+
然后填充下一组X和Y值，然后找到平均值:
+------------+---------+
| X | 1.52325 |
+------------+---------+
| Y | 1.52325 |
+------------+---------+
总之,
当axis=columns时，将修复列标题并更改数据，这些数据将来自不同的行。
当axis=rows时，您将修复行标题并更改数据，这些数据将来自不同的列。
记住轴1(列)与轴0(行)的简单方法之一是您期望的输出。
如果你希望每行都有输出，使用axis='columns'， 另一方面，如果你想为每一列输出，你可以使用axis='rows'。
有一件重要的事情要记住，当你使用均值、中值等函数时，你基本上是在做numpy聚合。可以将聚合看作是获得最终的单个输出，该输出可以是列输出、行输出，也可以是整个数据集的单个数字。
当我们说数组中的聚合时，用numpy。Sum (data, axis = 0)，我们真正的意思是我们想要删除这个特定的轴(这里是0轴)。
示例:对于这个特定的数据集，如果我们通过axis = 0计算和，我们实际上对删除(聚集)零轴感兴趣。一旦我们移除零轴，沿着零轴的聚合将导致[1,4,3]等于8，[2,3,6]等于11，[5,7,9]等于21。类似的逻辑可以扩展到axis = 1。
对于drop, concat和其他一些函数，我们实际上不是 聚合结果。
我用于直觉的心智模型:
假设当轴= 0时，我们在第一列的每个单元格中放置了袋鼠/青蛙;如果轴= 1，则沿着第一行放置了袋鼠/青蛙。
情况:轴= 0时
把加绿色的形状想象成青蛙。
轴0表示沿着行移动
Sum:假设我们正在计算Sum，那么首先它们将计算它们的位置(r1c1, r2c1, r3c1)[1,4,3] =[8]的和。然后它们的下一个移动也是沿着轴为0的那一行。他们的新位置在下一张图片中(下图)。
删除:如果在一行中它们遇到(r1c1, r2c1, r3c1)中的任何NaN，它们将删除对应的行，因为axis = 0
求和:现在，它们将计算它们的位置(r1c2, r2c2, r3c2)[2,3,6] =[11]的和，类似地，它们将沿着行向前移动一步，并计算第三列[21]的和。
删除:如果在一行中它们遇到(r1c2, r2c2, r3c2)中的任何NaN，它们将在axis = 0时删除相应的行。类似的逻辑可以扩展到不同的轴和额外的行/列。
Axis指的是数组的维度，在pd的情况下。DataFrames轴=0是指向下方的维度，轴=1是指向右侧的维度。
示例:考虑一个形状为(3,5,7)的ndarray。
a = np.ones((3,5,7))
A是一个三维ndarray，即它有3个轴(“axis”是“axis”的复数)。a的构型看起来就像3片面包每片的尺寸都是5乘7。A[0，:，:]表示第0个切片，A[1，:，:]表示第1个切片，等等。
a.s sum(axis=0)将沿着a的第0个轴应用sum()。你将添加所有的切片，最终得到一个形状(5,7)的切片。
a.s sum(axis=0)等价于
b = np.zeros((5,7))
for i in range(5):
for j in range(7):
b[i,j] += a[:,i,j].sum()
B和a.sum(轴=0)看起来都是这样的
array([[ 3., 3., 3., 3., 3., 3., 3.],
[ 3., 3., 3., 3., 3., 3., 3.],
[ 3., 3., 3., 3., 3., 3., 3.],
[ 3., 3., 3., 3., 3., 3., 3.],
[ 3., 3., 3., 3., 3., 3., 3.]])
在警局里。DataFrame，轴的工作方式与numpy相同。数组:axis=0将对每一列应用sum()或任何其他约简函数。
注意:在@zhangxaochen的回答中，我发现“沿着行”和“沿着列”这两个短语有点让人困惑。Axis =0表示“沿每列”，Axis =1表示“沿每行”。
它指定了计算平均值的轴。默认情况下axis=0。这与numpy一致。显式指定axis时的平均使用量(在numpy中)。mean, axis==None，默认情况下，它计算扁平数组上的平均值)，其中，沿行轴=0(即，以pandas为单位的索引)，沿列轴=1。为了增加清晰度，可以选择指定axis='index'(而不是axis=0)或axis='columns'(而不是axis=1)。
+------------+---------+--------+
| | A | B |
+------------+---------+---------
| 0 | 0.626386| 1.52325|----axis=1----->
+------------+---------+--------+
| |
| axis=0 |
↓ ↓
