pandas模块中的max()函数与numpy模块中的max()函数功能相同，均返回某个轴向上的最大值。当axis=0时，按行分割并返回各列的最大值；当axis=1时，按列分割并返回各行的最大值。这一规律同样适用于min()、mean()和sum()等函数。以下是一个简单的演示代码：```python df = pd.DataFrame({ '语文': [85,...
通过合理运用axis参数，我们可以更加高效地处理DataFrame数据，解决实际数据清洗和分析中的问题。此外，值得注意的是，对于axis的理解存在误区。实际上，对于axis的理解存在误区。轴是用于定义超过一维数组属性的概念，Pandas沿袭了Numpy中关于关键字axis的用法，该用法在Numpy库的文档中得到了详细阐述。对于二维数据而言，它...
在数学中,通常有 f(x) = \int g(x,y)dy 当我们对y积分时,得到的函数一定不含y,我们消除了一个维度,这也可以类比到numpy和pandas.dataframe中的操作。即对谁积分(执行某种操作),谁的维度被消掉,对每一个 x …
代码#1 :我们可以通过使用df.index.name属性来重置DataFrame索引的名称。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# read the csv file and create DataFramedf=pd.read_csv('nba.csv')# Visualize the dataframeprint(df) Python Copy 输出: # set the index namedf.index.name='Index_name'# Print the Da...
1. DataFrameDataFrame是Pandas中最重要的数据结构之一，可以看作是一种二维表格数据结构，类似于Excel中的电子表格。如下图所示，一个表格在excel和pandas中的展示方式保持一致：DataFrame由行和列组成，每一列可以包含不同的数据类型（如整数、浮点数、字符串等），并且可以对数据进行灵活的操作和分析。它的具体结构在...
用自定义函数传给dataframe的时候,比较直观。 defdiv_zero(s):ifs['累计产值(元)']==0orisinstance(s['累计产值(元)'],str):return0else:return(s['累计已付']-s['其中:工伤'])/s['累计产值(元)']returns k['实际支付比例(不含工伤)']=k.apply(div_zero,axis=1) ...
下图代表在DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义: 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。
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[9]: bOut[9]:012345001234516789101121213141516173181920212223#axis= 0 对b的横轴进行操作,在运算的过程中其运算的方向表现为纵向运算In[...
定义一个dataframe: >>> df a b 0 1 3 1 2 4 现在看两种用法: 1.求行的均值 >>> df.mean(axis=1) 0 2.0 1 3.0 dtype: float64 2.删除列 >>> df.drop('a',axis=1) b 0 3 1 4 乍看不好理解,但是,记住这句话: 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...
import pandas as pd data = { "name": ["Sally", "Mary", "John"], "age": [50, 40, 30], "qualified": [True, False, False] } df = pd.DataFrame(data) newdf = df.rename_axis("members") print(newdf) 运行一下定义与用法 rename_axis() 方法允许您更改行轴或列轴的名称。