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
axis=1，它将给出行和，keepdims=True将保持2D维度。 希望对你有所帮助。
其他回答
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。
学分:Github
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。
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”。
在Pandas上有两种最常见的axis用法:
用作索引，如df。iloc [0, 1] 用作函数内的参数，如df.mean(axis=1)
当使用作为索引时，我们可以解释为axis=0代表行，axis=1代表列，即df。iloc(行、列)。所以,df。Iloc[0,1]表示从第0行和第1列中选择数据，在本例中，它返回1.52325。
当使用作为参数时，axis=0表示垂直跨行选择对象，而axis=1表示水平跨列选择对象。
因此，df.mean(axis=1)表示水平计算跨列的平均值，它返回:
0 1.074821
dtype: float64
轴的一般用途是用于选择要操作的特定数据。而理解轴的关键，是把“选择”和“操作”的过程分开。
我们用一种额外的情况来解释:df。下降(A轴= 1)
该操作是df.drop()，它需要目标对象的名称 列，在这里是A。它和df。mean()不一样 对数据内容进行操作。 选择的是列的名称，而不是列的数据内容。由于所有列名都是水平排列在列之间的，所以我们使用axis=1来选择name对象。
总之，我们最好把“选择”和“操作”分开，对以下问题有一个清晰的认识:
选择什么对象 是怎么安排的
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
