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

在过去的一个小时里,我也一直在试着求出坐标轴。上述所有答案中的语言,以及文档都没有任何帮助。

要回答我现在理解的问题,在Pandas中,axis = 1或0意味着在应用函数时希望保持哪个轴头不变。

注意:当我说标题时,我指的是索引名

扩展你的例子:

+------------+---------+--------+
|            |  A      |  B     |
+------------+---------+---------
|      X     | 0.626386| 1.52325|
+------------+---------+--------+
|      Y     | 0.626386| 1.52325|
+------------+---------+--------+

对于axis=1=columns:我们保持列标题不变,并通过改变数据应用平均值函数。 为了演示,我们保持列标题为常量:

+------------+---------+--------+
|            |  A      |  B     |

现在我们填充A和B值的一个集合,然后找到平均值

|            | 0.626386| 1.52325|  

然后我们填充下一组A和B值,并找到平均值

|            | 0.626386| 1.52325|

类似地,对于axis=rows,我们保持行标题不变,并不断更改数据: 为了演示,首先修复行标题:

+------------+
|      X     |
+------------+
|      Y     |
+------------+

现在填充第一组X和Y值,然后求平均值

+------------+---------+
|      X     | 0.626386
+------------+---------+
|      Y     | 0.626386
+------------+---------+

然后填充下一组X和Y值,然后找到平均值:

+------------+---------+
|      X     | 1.52325 |
+------------+---------+
|      Y     | 1.52325 |
+------------+---------+

总之,

当axis=columns时,将修复列标题并更改数据,这些数据将来自不同的行。

当axis=rows时,您将修复行标题并更改数据,这些数据将来自不同的列。

其他回答

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。

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

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”。

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

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。