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
这些答案确实有助于解释这一点，但对于非程序员(例如，像我这样第一次在数据科学课程背景下学习Python的人)来说，它仍然不是完全直观的。我仍然发现使用术语“沿着”或“每个”wrt的行和列是令人困惑的。
对我来说更有意义的是这样说:
轴0将作用于每个COLUMN中的所有row 轴1将作用于每个ROW中的所有COLUMNS
0轴上的均值是每列中所有行的均值，1轴上的均值是每行中所有列的均值。
从根本上说，这和@zhangxaochen和@Michael的意思是一样的，只是用一种更容易让我内化的方式。
其他回答
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
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。
我对熊猫还是个新手。但这是我对熊猫轴的理解:
恒变方向
0列行向下|
1行列向右——>
所以要计算一列的均值，这一列应该是常数，但它下面的行可以改变(变化)所以它是axis=0。
类似地，要计算一行的平均值，特定的行是常数，但它可以遍历不同的列(变化)，axis=1。
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。
