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
轴= 0表示从上到下 轴= 1表示从左到右
sums[key] = lang_sets[key].iloc[:,1:].sum(axis=0)
给定的例子是取column == key中所有数据的和。
轴在编程中是形状元组中的位置。这里有一个例子:
import numpy as np
a=np.arange(120).reshape(2,3,4,5)
a.shape
Out[3]: (2, 3, 4, 5)
np.sum(a,axis=0).shape
Out[4]: (3, 4, 5)
np.sum(a,axis=1).shape
Out[5]: (2, 4, 5)
np.sum(a,axis=2).shape
Out[6]: (2, 3, 5)
np.sum(a,axis=3).shape
Out[7]: (2, 3, 4)
轴上的均值将导致该维度被移除。
参考原题，dff形状为(1,2)。使用axis=1将形状更改为(1，)。
我的想法是:Axis = n，其中n = 0,1等意味着矩阵沿该轴折叠(折叠)。所以在一个二维矩阵中，当你沿着0(行)折叠时，你实际上是一次对一列进行操作。对于高阶矩阵也是如此。
这与对矩阵中维数的正常引用不同，其中0 ->行和1 ->列。对于N维数组中的其他维度也是如此。
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”。
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:。
