类比到在numpy和pandas.dataframe中的操作,指定了哪个轴,就是对哪个轴"积分",除了这个轴之外的所有轴的维度不会发生变化。 1. 聚合类操作 例子:df.sum(), df.mean(), df.std() 一个数据框通常为一个二维数组,arr[axis_0][axis_1], axis_0代表行数,axis_1代表列数。 所以我们传入axis = 0时, 代表...
如果是DataFrame的话,默认是以行为单位,计算每一行中元素占整体的排名。我们也可以通过axis参数指定以列为单位计算: 汇总运算 最后我们来介绍一下DataFrame当中的汇总运算,汇总运算也就是聚合运算,比如我们最常见的sum方法,对一批数据进行聚合求和。DataFrame当中同样有类似的方法,我们一个一个来看。 首先是sum,我们可以...
代码#1 :我们可以通过使用df.rename_axis()函数来重置DataFrame列axis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: 正如我们在输出中看到的,df数据框架的列axis没有任何名称。因此...
一个DataFrame 对象有两个轴,分别是 “axis=0" 和“axis=1“ ,“axis=0” 代表“跨行”,“axis=1“代表“跨列”,显而易见Series 与 DataFrame 共享相同的 “axis=0" 方向——它沿着跨行的方向。 上图中的 DataFrame 对象沿着 “axis=0” 方向有索引:0,1,2,3,4,此外还有沿着 “axis=1” 方向的...
参考 Ambiguity in Pandas Dataframe / Numpy Array “axis” definition
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...
DataFrame.drop(self,labels = None,axis = 0,index = None,columns = None,level = None,inplace = False,errors ='raise' ) 通过指定标签名称和轴,或者直接指定索引或列名称来直接删除行或列。 常用参数含义: labels : 标签表示索引或列 axis: 指定轴,axis = 0(删除行) axis = 1(删除列) ...
2. Series与DataFrame之间的运算使用Python操作符：以行为单位操作（参数必须是行），对所有行都有效类似于NumPy中二维数组与一维数组的运算，但可能出现NaN使用Pandas操作函数：axis=0：以列为单位操作（参数必须是列），对所有列都有效axis=1：以行为单位操作（参数必须是行），对所有行都有效s = pd.Series([100,...
concat 函数的作用是按照指定的轴将多个 DataFrame 沿着同一方向进行连接。函数定义和参数的意义如下：pandas.concat(objs, axis=, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True)参数说明：objs：要连接的多个 DataFrame 对象，可以是列表...
rename_axis() 方法允许您更改行轴或列轴的名称。语法 dataframe.rename_axis(mapper, index, columns, axis, copy, inplace)参数 index, columns,axis, copy, inplace 参数是 关键字参数。参数值描述 mapper 可选。 具有轴的新名称的字符串或列表 index StringListDictionary 可选。具有行轴新名称的字符串、列...