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
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。
其他回答
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。
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。
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.)
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:。
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。
