首先说结论:因为pandas是基于numpy模块,故其对axis的理解与numpy模块保持一致,即axis表示数组层级,若axis=i,则沿着第i维的方向进行操作。 一、理解DataFrame(二维的数据结构) 将DataFrame视作是共享同一个index的Series的集合,也可视作像数据库的记录表。如图所示: 举例: import pandas as pd s1=pd.Series([4,5...
axis参数指定在 DataFrame 中应用特定方法或函数的方向。axis=0代表函数是列式应用,axis=1表示函数是行式应用在 DataFrame 上。 如果我们按列应用函数,我们将得到一个单行的结果;如果按行应用函数,我们将得到一个单列的 DataFrame。 示例:在 Pandas 方法中使用axis=0 importpandasaspdempl_df=pd.DataFrame({"Name...
pandas 从 numpy库中借用了 axis 轴的概念,这个“axis”参数在 Series 对象中没有任何的影响力,因为它只有一个轴,相反,DataFrame 相关的各种方法和函数非常依赖 axis 参数,因为它是二维的数据结构,许多操作可以沿着不同的轴来进行,从而产生完全不同的效果。
在Pandas DataFrame中设置axis的名称 在Pandas中,有多种操作可以对exes进行操作。让我们通过实例来看看如何对行和列索引进行操作。 重置行索引的名称 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 pd import pandas a
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...
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...
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。
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...
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 …
importpandasaspd importnumpyasnp frame=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),index=['Utah','Ohio','Texas','Oregon'],columns=list('bde'));frame frame['b'] Utah-0.311649Ohio0.351583Texas0.605527Oregon1.577405Name:b,dtype:float64 series1=frame.iloc[0];series1 ...