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
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 |
↓ ↓
其他回答
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”。
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。
这是基于@Safak的回答。 理解pandas/numpy中的轴的最好方法是创建一个3d数组，并沿着3个不同的轴检查求和函数的结果。
a = np.ones((3,5,7))
A将是:
array([[[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]],
[[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]],
[[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]]])
现在检查数组中每个轴上元素的和:
x0 = np.sum(a,axis=0)
x1 = np.sum(a,axis=1)
x2 = np.sum(a,axis=2)
会给你以下结果:
x0 :
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.]])
x1 :
array([[5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.],
[5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.],
[5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.]])
x2 :
array([[7., 7., 7., 7., 7.],
[7., 7., 7., 7., 7.],
[7., 7., 7., 7., 7.]])
