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
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。
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
我对熊猫还是个新手。但这是我对熊猫轴的理解:
恒变方向
0列行向下|
1行列向右——>
所以要计算一列的均值，这一列应该是常数，但它下面的行可以改变(变化)所以它是axis=0。
类似地，要计算一行的平均值，特定的行是常数，但它可以遍历不同的列(变化)，axis=1。
我是这样理解的:
比如说，如果你的操作需要在数据框架中从左到右/从右到左，你显然是在合并列。你在不同的列上操作。 这是轴=1
例子
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df)
A B C D
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
df.mean(axis=1)
0 1.5
1 5.5
2 9.5
dtype: float64
df.drop(['A','B'],axis=1,inplace=True)
C D
0 2 3
1 6 7
2 10 11
这里需要注意的是，我们是在列上操作
类似地，如果您的操作需要在数据帧中从上到下/从下到上遍历，那么您正在合并行。轴为0。
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。
