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
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。
其他回答
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。
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
axis=1，它将给出行和，keepdims=True将保持2D维度。 希望对你有所帮助。
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。
正确使用axis=的问题在于它在两种主要不同情况下的使用:
用于计算累积值或重新排列(如排序)数据。 用于操纵(“玩”)实体(例如数据帧)。
这个答案背后的主要思想是为了避免混淆，我们选择一个数字或一个名称来指定特定的轴，以更清楚、直观和描述性的为准。
Pandas基于NumPy, NumPy基于数学，特别是n维矩阵。下面是三维空间中数学中常用的轴的名称:
这张图仅用于记忆坐标轴的序数:
x轴为0， y轴为1，和 z轴为2。
z轴仅用于面板;对于数据框架，我们将把我们的兴趣限制在带有x轴(0，垂直)和y轴(1，水平)的绿色二维基本平面上。
这都是关于axis= parameter的潜在值的数字。
轴的名称是“索引”(你可以使用别名“行”)和“列”，为了解释这些名称和(轴的)序数之间的关系并不重要，因为每个人都知道“行”和“列”是什么意思(这里的每个人-我想-都知道“索引”在pandas中的意思)。
现在，我的建议是
If you want to compute an accumulated value, you may compute it from values located along axis 0 (or along axis 1) — use axis=0 (or axis=1). Similarly, if you want to rearrange values, use the axis number of the axis, along which are located data for rearranging (e.g. for sorting). If you want to manipulate (e.g. concatenate) entities (e.g. dataframes) — use axis='index' (synonym: axis='rows') or axis='columns' to specify the resulting change — index (rows) or columns, respectively. (For concatenating, you will obtain either a longer index (= more rows), or more columns, respectively.)
