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
这些答案确实有助于解释这一点，但对于非程序员(例如，像我这样第一次在数据科学课程背景下学习Python的人)来说，它仍然不是完全直观的。我仍然发现使用术语“沿着”或“每个”wrt的行和列是令人困惑的。
对我来说更有意义的是这样说:
轴0将作用于每个COLUMN中的所有row 轴1将作用于每个ROW中的所有COLUMNS
0轴上的均值是每列中所有行的均值，1轴上的均值是每行中所有列的均值。
从根本上说，这和@zhangxaochen和@Michael的意思是一样的，只是用一种更容易让我内化的方式。
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:。
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 |
↓ ↓
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。
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。
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
