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
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。
我认为还有另一种理解方式。
对于np。数组，如果我们想要消除列，我们使用axis = 1;如果我们想消除行，我们使用axis = 0。
np.mean(np.array(np.ones(shape=(3,5,10))),axis = 0).shape # (5,10)
np.mean(np.array(np.ones(shape=(3,5,10))),axis = 1).shape # (3,10)
np.mean(np.array(np.ones(shape=(3,5,10))),axis = (0,1)).shape # (10,)
对于pandas对象，axis = 0表示按行操作，axis = 1表示按列操作。这与numpy的定义不同，我们可以检查numpy.doc和pandas.doc的定义
The easiest way for me to understand is to talk about whether you are calculating a statistic for each column (axis = 0) or each row (axis = 1). If you calculate a statistic, say a mean, with axis = 0 you will get that statistic for each column. So if each observation is a row and each variable is in a column, you would get the mean of each variable. If you set axis = 1 then you will calculate your statistic for each row. In our example, you would get the mean for each observation across all of your variables (perhaps you want the average of related measures).
轴= 0:按列=按列=沿行
轴= 1:按行=按行=沿列
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。
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'。
