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
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”。
其他回答
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。
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。
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'。
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.]])
我将明确避免使用“行-wise”或“沿列”，因为人们可能会以完全错误的方式解释它们。
类比。直观地，你会期望pandas. datafframe .drop(axis='column')从N个列中删除一个列，并给出(N - 1)个列。所以你现在可以不关注rows(并从你的英语字典中删除row这个单词)。反之亦然，drop(axis='row')作用于行。
以同样的方式，sum(axis='column')在多个列上工作，并给出1列。类似地，sum(axis='row')的结果为1行。这与其最简单的定义形式是一致的，即将一组数字简化为一个数字。
一般来说，使用axis=column，您可以看到列，处理列，并获得列。忘记行。
使用axis=row，改变视角并在行上工作。
0和1只是“行”和“列”的别名。这是矩阵下标的惯例。
