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

记住轴1(列)与轴0(行)的简单方法之一是您期望的输出。

如果你希望每行都有输出,使用axis='columns', 另一方面,如果你想为每一列输出,你可以使用axis='rows'。

其他回答

它指定了计算平均值的轴。默认情况下axis=0。这与numpy一致。显式指定axis时的平均使用量(在numpy中)。mean, axis==None,默认情况下,它计算扁平数组上的平均值),其中,沿行轴=0(即,以pandas为单位的索引),沿列轴=1。为了增加清晰度,可以选择指定axis='index'(而不是axis=0)或axis='columns'(而不是axis=1)。

+------------+---------+--------+
|            |  A      |  B     |
+------------+---------+---------
|      0     | 0.626386| 1.52325|----axis=1----->
+------------+---------+--------+
             |         |
             | axis=0  |
             ↓         ↓

我认为还有另一种理解方式。

对于np。数组,如果我们想要消除列,我们使用axis = 1;如果我们想消除行,我们使用axis = 0。

np.mean(np.array(np.ones(shape=(3,5,10))),axis = 0).shape # (5,10)
np.mean(np.array(np.ones(shape=(3,5,10))),axis = 1).shape # (3,10)
np.mean(np.array(np.ones(shape=(3,5,10))),axis = (0,1)).shape # (10,)

对于pandas对象,axis = 0表示按行操作,axis = 1表示按列操作。这与numpy的定义不同,我们可以检查numpy.doc和pandas.doc的定义

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”。

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。