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
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
其他回答
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。
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.)
我是这样理解的:
比如说，如果你的操作需要在数据框架中从左到右/从右到左，你显然是在合并列。你在不同的列上操作。 这是轴=1
例子
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df)
A B C D
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
df.mean(axis=1)
0 1.5
1 5.5
2 9.5
dtype: float64
df.drop(['A','B'],axis=1,inplace=True)
C D
0 2 3
1 6 7
2 10 11
这里需要注意的是，我们是在列上操作
类似地，如果您的操作需要在数据帧中从上到下/从下到上遍历，那么您正在合并行。轴为0。
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。
我的想法是:Axis = n，其中n = 0,1等意味着矩阵沿该轴折叠(折叠)。所以在一个二维矩阵中，当你沿着0(行)折叠时，你实际上是一次对一列进行操作。对于高阶矩阵也是如此。
这与对矩阵中维数的正常引用不同，其中0 ->行和1 ->列。对于N维数组中的其他维度也是如此。
