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

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  |
             ↓         ↓

其他回答

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”。

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'。

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,)。

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

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。