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
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.
其他回答
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:。
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，)。
让我们看看Wiki上的表格。这是国际货币基金组织对2010年至2019年前十大国家GDP的估计。
1. 如果你想计算每个国家过去十年(2010-2019)的平均GDP，你需要做，df.mean(轴=1)。例如，如果你想计算美国从2010年到2019年的平均GDP, df。loc['美国',' 2010 ':' 2019 '].mean(轴= 1)
2. 如果我想计算所有国家每年的平均GDP(平均值)，你需要做，df.mean(轴=0)。例如，如果你想计算2015年美国、中国、日本、德国和印度的平均GDP, df。loc(“美国”:“印度”,' 2015 '].mean(轴= 0) 注意:上述代码只有在使用set_index方法将“国家(或附属领土)”列设置为索引后才能工作。
我以前也很困惑，但我记得是这样的。
它指定将更改的数据帧的维度，或者将在其上执行操作。
让我们通过一个例子来理解这一点。 我们有一个数据框架df，它的形状是(5,10)，这意味着它有5行10列。
现在，当我们使用df。mean(axis=1)时，它意味着维数1将被改变，这意味着它将有相同的行数，但不同的列数。因此得到的结果将是(5,1)的形状。
类似地，如果我们使用df.mean(axis=0)，这意味着维度0将被改变，这意味着行数将被改变，但列数将保持不变，因此结果将是形状(1,10)。
试着把这个和问题中提供的例子联系起来。
axis=1，它将给出行和，keepdims=True将保持2D维度。 希望对你有所帮助。
