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

实际上我们不需要记住轴=0轴=1代表什么。 有时,axis可以是一个元组:例如axis=(0,1)我们如何理解这样多个dim轴?

我发现如果我们理解python slice[:]是如何工作的,就会更容易。

假设我们有一个一维数组: A = [0,1,0]

a[:] # select all the elements in array a

假设我们有一个2d数组:

M = [[0, 0, 1],
     [1, 0, 0],
     [0, 2, 1],
     [2, 0, 2],
     [3, 1, 0]]
M[1,:] # M[0]=1, M[1]=* --> [1, 0, 0]
M[:,2] # M[0]=*, M[1]=2 --> [1, 0, 1, 2, 0]
M[:,:] # M[0]=*, M[1]=* --> all the elements in M are selected

当计算时:

np.sum(M, axis=0) # [sum(M[:,0]), sum(M[:,1]), sum(M[:,2])]
np.sum(M, axis=1) # [sum(M[0,:]), sum(M[1,:]), sum(M[2,:]), sum(M[3,:]), sum(M[4,:])]
np.sum(M, axis=-1) # -1 means last dim, it's the same with np.sum(M, axis=1)
np.sum(M, axis=(0,1)) # sum(M[:,:])

规则很简单,当计算时将axis中指定的暗值替换为:。

其他回答

数组被设计为坐标轴=0,行被垂直放置,而坐标轴=1,列被水平放置。Axis指的是数组的尺寸。

我将明确避免使用“行-wise”或“沿列”,因为人们可能会以完全错误的方式解释它们。

类比。直观地,你会期望pandas. datafframe .drop(axis='column')从N个列中删除一个列,并给出(N - 1)个列。所以你现在可以不关注rows(并从你的英语字典中删除row这个单词)。反之亦然,drop(axis='row')作用于行。

以同样的方式,sum(axis='column')在多个列上工作,并给出1列。类似地,sum(axis='row')的结果为1行。这与其最简单的定义形式是一致的,即将一组数字简化为一个数字。

一般来说,使用axis=column,您可以看到列,处理列,并获得列。忘记行。

使用axis=row,改变视角并在行上工作。

0和1只是“行”和“列”的别名。这是矩阵下标的惯例。

轴在编程中是形状元组中的位置。这里有一个例子:

import numpy as np

a=np.arange(120).reshape(2,3,4,5)

a.shape
Out[3]: (2, 3, 4, 5)

np.sum(a,axis=0).shape
Out[4]: (3, 4, 5)

np.sum(a,axis=1).shape
Out[5]: (2, 4, 5)

np.sum(a,axis=2).shape
Out[6]: (2, 3, 5)

np.sum(a,axis=3).shape
Out[7]: (2, 3, 4)

轴上的均值将导致该维度被移除。

参考原题,dff形状为(1,2)。使用axis=1将形状更改为(1,)。

我对熊猫还是个新手。但这是我对熊猫轴的理解:


恒变方向


0列行向下|


1行列向右——>


所以要计算一列的均值,这一列应该是常数,但它下面的行可以改变(变化)所以它是axis=0。

类似地,要计算一行的平均值,特定的行是常数,但它可以遍历不同的列(变化),axis=1。

熊猫的设计师韦斯•麦金尼(Wes McKinney)曾大量从事金融数据方面的工作。将列视为股票名称,将指数视为每日价格。然后,您可以猜测关于此财务数据的默认行为是什么(即,axis=0)。Axis =1可以简单地认为是“另一个方向”。

例如,诸如mean()、sum()、describe()、count()等统计函数都默认按列执行,因为对每只股票执行这些函数更有意义。Sort_index (by=)也默认为column。Fillna (method='ffill')将沿着列填充,因为它是相同的股票。Dropna()默认为row,因为您可能只是想丢弃当天的价格,而不是丢弃该股票的所有价格。

类似地,方括号索引指的是列,因为更常见的是选择股票而不是选择日期。