pandas是每个python数据分析师、机器学习工程师的工具包中非常强大的库,它提供了两种主要的数据结构:Series 和 DataFrame。 许多函数,方法或者统称“API”,在使用的时候,都会调用这个神秘的“axis”参数,这个参数在 pandas 的官方文档中没有很好的描述和解释,尽管它对于有效利用 pandas 这个库意义重大,本篇文章的意义就...
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...
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 …
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。在df.sum(1)中，axis=1，表示沿着列标签横向求和，...
axis的英文意思是坐标轴,在pandas中表示坐标轴的方向。 在一维数组中,也就是对象Series,只有一个轴向,axis只能等于0。 在二维数组中,也就是DataFrame,有两个轴向,axis等于0或者1。 在n维数组中,拥有n个轴向,axis等于0,1,2,3…… 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。
在pandas中DataFrame乘法运算时遇到了坑,df.mul(series, axis=0),原意是想让series与df的每行数据相乘,所以令axis为0(或index),但报错,把axis改为1(或columns)正确,直接使用df * series也能正确计算。通过查找资料,发现axis参数的真实含义,现将个人理解写下。 问题: 为什么 df.drop(index, axis=0),是去掉某...
I will explicitly avoid using 'row-wise' or 'along the columns', since people may interpret them in exactly the wrong way. Analogy first. Intuitively, you would expect that pandas.DataFrame.drop(axis='column') drops a column from N columns and gives you (N - 1) columns. So you can ...
1 参考pandas文档drop可知：DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace=False,errors='raise')其中常用的参数有：labels：标签或列表axis：按那个方向检索 0：按逐行索引向下走 1;按逐列 向右走columns： 列名 2 df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4) , ...
在pandas的函式中 axis參數的使用 先建立一個DataFrame及需要用到的lambda函式 frame2 = DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3, 3), columns = list((0,1,2)), index = list((0,1,2))) frame2.apply(f, axis = 0) 表示將函式應用到軸0, ...
将DataFrame 的行索引命名为:import pandas as pd data = { "age": [50, 40, 30], "qualified": [True, False, False] } df = pd.DataFrame(data) newdf = df.set_axis(["John", "Peter", "Alex"]) print(newdf) 运行一下定义与用法 set_axis() 方法允许您设置指定轴的索引。使用...