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
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。
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。
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 |
↓ ↓
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
