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
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 |
↓ ↓
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”。
让我们想象一下(你会永远记住)，
熊猫:
轴=0表示沿着“索引”。这是一个行运算。
假设，要对dataframe1和dataframe2执行concat()操作， 我们将从dataframe1中取出第一行并放入新的DF中，然后我们从dataframe1中取出另一行并放入新的DF中，我们重复这个过程，直到我们到达dataframe1的底部。然后，我们对dataframe2执行相同的过程。
基本上，将dataframe2堆叠在dataframe1之上，反之亦然。
在桌子或地板上堆一堆书
轴=1表示沿着“列”。这是一个按列的运算。
假设，要对dataframe1和dataframe2执行concat()操作， 我们将取出第一个完整的列(a.k.)。第一个系列)的dataframe1，并放置到新的DF，然后我们拿出dataframe1的第二列，并保持相邻的(侧)，我们必须重复这个操作，直到所有列完成。然后，我们在dataframe2上重复相同的过程。 基本上, 横向堆叠dataframe2。
把书摆放在书架上。
更重要的是，与矩阵相比，数组更好地表示嵌套的n维结构!所以下面可以帮助你更直观地看到轴是如何在一维以上的情况下发挥重要作用的。此外，你实际上可以打印/写入/绘制/可视化任何n-dim数组，但在矩阵表示(3-dim)中书写或可视化相同的内容在超过3维的纸张上是不可能的。
有一件重要的事情要记住，当你使用均值、中值等函数时，你基本上是在做numpy聚合。可以将聚合看作是获得最终的单个输出，该输出可以是列输出、行输出，也可以是整个数据集的单个数字。
当我们说数组中的聚合时，用numpy。Sum (data, axis = 0)，我们真正的意思是我们想要删除这个特定的轴(这里是0轴)。
示例:对于这个特定的数据集，如果我们通过axis = 0计算和，我们实际上对删除(聚集)零轴感兴趣。一旦我们移除零轴，沿着零轴的聚合将导致[1,4,3]等于8，[2,3,6]等于11，[5,7,9]等于21。类似的逻辑可以扩展到axis = 1。
对于drop, concat和其他一些函数，我们实际上不是 聚合结果。
我用于直觉的心智模型:
假设当轴= 0时，我们在第一列的每个单元格中放置了袋鼠/青蛙;如果轴= 1，则沿着第一行放置了袋鼠/青蛙。
情况:轴= 0时
把加绿色的形状想象成青蛙。
轴0表示沿着行移动
Sum:假设我们正在计算Sum，那么首先它们将计算它们的位置(r1c1, r2c1, r3c1)[1,4,3] =[8]的和。然后它们的下一个移动也是沿着轴为0的那一行。他们的新位置在下一张图片中(下图)。
删除:如果在一行中它们遇到(r1c1, r2c1, r3c1)中的任何NaN，它们将删除对应的行，因为axis = 0
求和:现在，它们将计算它们的位置(r1c2, r2c2, r3c2)[2,3,6] =[11]的和，类似地，它们将沿着行向前移动一步，并计算第三列[21]的和。
删除:如果在一行中它们遇到(r1c2, r2c2, r3c2)中的任何NaN，它们将在axis = 0时删除相应的行。类似的逻辑可以扩展到不同的轴和额外的行/列。
比如说，如果你用df。然后你将得到一个元组，其中包含数据帧中的行数和列数作为输出。
In [10]: movies_df.shape
Out[10]: (1000, 11)
在上面的例子中，在movies数据帧中有1000行和11列，其中'row'在索引0位置中提到，'column'在索引1位置中提到。因此'axis=1'表示列，'axis=0'表示行。
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