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
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。
其他回答
正确使用axis=的问题在于它在两种主要不同情况下的使用:
用于计算累积值或重新排列(如排序)数据。 用于操纵(“玩”)实体(例如数据帧)。
这个答案背后的主要思想是为了避免混淆，我们选择一个数字或一个名称来指定特定的轴，以更清楚、直观和描述性的为准。
Pandas基于NumPy, NumPy基于数学，特别是n维矩阵。下面是三维空间中数学中常用的轴的名称:
这张图仅用于记忆坐标轴的序数:
x轴为0， y轴为1，和 z轴为2。
z轴仅用于面板;对于数据框架，我们将把我们的兴趣限制在带有x轴(0，垂直)和y轴(1，水平)的绿色二维基本平面上。
这都是关于axis= parameter的潜在值的数字。
轴的名称是“索引”(你可以使用别名“行”)和“列”，为了解释这些名称和(轴的)序数之间的关系并不重要，因为每个人都知道“行”和“列”是什么意思(这里的每个人-我想-都知道“索引”在pandas中的意思)。
现在，我的建议是
If you want to compute an accumulated value, you may compute it from values located along axis 0 (or along axis 1) — use axis=0 (or axis=1). Similarly, if you want to rearrange values, use the axis number of the axis, along which are located data for rearranging (e.g. for sorting). If you want to manipulate (e.g. concatenate) entities (e.g. dataframes) — use axis='index' (synonym: axis='rows') or axis='columns' to specify the resulting change — index (rows) or columns, respectively. (For concatenating, you will obtain either a longer index (= more rows), or more columns, respectively.)
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”。
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
在Pandas上有两种最常见的axis用法:
用作索引，如df。iloc [0, 1] 用作函数内的参数，如df.mean(axis=1)
当使用作为索引时，我们可以解释为axis=0代表行，axis=1代表列，即df。iloc(行、列)。所以,df。Iloc[0,1]表示从第0行和第1列中选择数据，在本例中，它返回1.52325。
当使用作为参数时，axis=0表示垂直跨行选择对象，而axis=1表示水平跨列选择对象。
因此，df.mean(axis=1)表示水平计算跨列的平均值，它返回:
0 1.074821
dtype: float64
轴的一般用途是用于选择要操作的特定数据。而理解轴的关键，是把“选择”和“操作”的过程分开。
我们用一种额外的情况来解释:df。下降(A轴= 1)
该操作是df.drop()，它需要目标对象的名称 列，在这里是A。它和df。mean()不一样 对数据内容进行操作。 选择的是列的名称，而不是列的数据内容。由于所有列名都是水平排列在列之间的，所以我们使用axis=1来选择name对象。
总之，我们最好把“选择”和“操作”分开，对以下问题有一个清晰的认识:
选择什么对象 是怎么安排的
这里的许多答案对我帮助很大!
如果你对Python中的axis和R中的MARGIN的不同行为感到困惑(比如在apply函数中)，你可以找到我写的一篇感兴趣的博客文章:https://accio.github.io/programming/2020/05/19/numpy-pandas-axis.html。
从本质上讲:
Their behaviours are, intriguingly, easier to understand with three-dimensional array than with two-dimensional arrays. In Python packages numpy and pandas, the axis parameter in sum actually specifies numpy to calculate the mean of all values that can be fetched in the form of array[0, 0, ..., i, ..., 0] where i iterates through all possible values. The process is repeated with the position of i fixed and the indices of other dimensions vary one after the other (from the most far-right element). The result is a n-1-dimensional array. In R, the MARGINS parameter let the apply function calculate the mean of all values that can be fetched in the form of array[, ... , i, ... ,] where i iterates through all possible values. The process is not repeated when all i values have been iterated. Therefore, the result is a simple vector.
