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
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。
其他回答
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。
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。
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。
axis=1，它将给出行和，keepdims=True将保持2D维度。 希望对你有所帮助。
