1、你要处理的对象是什么:每一列(这个是不是感觉向右啊,这里不要去理解成右,像次序,不要和下面的去混) 2、0表示向下,每一列都向下处理,真正的含义在这里呢,这里才来判断是向下还是向右。 df.sum(axis=0)表示:1、有三列要处理,2、第一列向下处理,sum(每一个元素),然后第二列、第三列…… axis=1(...
axis参数作用方向图示 另外,记住,Pandas保持了Numpy对关键字axis的用法,用法在Numpy库的词汇表当中有过解释: 轴用来为超过一维的数组定义的属性,二维数据拥有两个轴:第0轴沿着行的垂直往下,第1轴沿着列的方向水平延伸。 所以问题当中第一个列子 df.mean(axis=1)代表沿着列水平方向计算均值,而第二个列子df.drop(n...
pandas中的axis=0,axis=1,傻傻分不清楚 简单的来记就是axis=0代表往跨行(down),而axis=1代表跨列(across) 轴用来为超过一维的数组定义的属性,二维数据拥有两个轴: 第0轴沿着行的垂直往下,第1轴沿着列的方向水平延伸。 换句话说: 使用0值表示沿着每一列或行标签/索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行...
In[4]: a.sum(axis =0)Out[4]: array([12,15,18,21])#axis= 1 对a的纵轴进行操作,在运算的过程中其运算的方向表现为横向运算 In[5]: a.sum(axis =1)Out[5]: array([6,22,38]) pandas库DataFrame中横轴、纵轴 axis 参数实例详解: In[8]: b = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(4,6)...
In [5]: a.sum(axis =1) Out[5]:array([6,22,38]) AI代码助手复制代码 pandas库DataFrame中横轴、纵轴 axis 参数实例详解: In [8]: b = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(4,6)) In [9]: bOut[9]:0 1 2 3 4 5 0 0 1 2 3 4 5 ...
这里axis=1表示要删除的是沿着横向的,名称为col4的,若找到就把col4的列/行删除 好了,以上就是Pandas里面axis为0和1的具体含义,对于其他函数也可以这样理解。 对了,上面显示的效果图使用的是Jupyter这个在线编译器,这个编译器挺好的,大家可以去尝试下:编译器链接...
在学习Pandas的过程中碰到里面有一些函数都包含了axis这个参数,但是这参数包含两个值0和1,而且0和1代表不同的含义,这也让我学的有点懵逼,于是网上查阅了一些相关资料把学习心得记录下来。 以下面这张图为例,简单的来说就是axis=0代表往跨行(down),而axis=1代表跨列(across) ...
pandas、numpy中的axis=0和axis=1的指代 axis=0代表跨行(down) axis=1代表跨列(across) 使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法 pandas_axis.jpg df_axis.png
在pandas中,常见的是DataFrame数据结构。 axis=0表示跨行,沿着行索引向下执行方法。 axis=1表示跨列,沿着列标签横向执行方法。 案例说明: 1、数据框中求和函数使用axis 对二维数组进行求和,df.sum(0),也就是axis=0,沿着行索引向下求和,也就是列标签的求和。
pandas中的axis=0,axis=1,傻傻分不清楚 简单的来记就是axis=0代表往跨行(down),而axis=1代表跨列(across) 轴用来为超过一维的数组定义的属性,二维数据拥有两个轴: 第0轴沿着行的垂直往下,第1轴沿着列的方向水平延伸。 换句话说: 使用0值表示沿着每一列或行标签/索引值向下执行方法...