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) 要算实际支付比例时,有些还...
百度试题 结果1 题目pandas.DataFrame.max(axis = 0)表示计算每行数据的最大值。()A.对B.错 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
DataFrame对象既有行索引,又有列索引。行索引,表明不同行,横向索引,叫index,0轴,axis=0。列索引,表明不同列,纵向索引,叫columns,1轴,axis=1。 importpandas as pdimportnumpy as np#创建DataFramet1=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))print(t1)'''0 1 2 3 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8...
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) index : ...
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 …
axis 默认为0,指删除行,因此删除columns时要指定axis=1; index 直接指定要删除的行 columns 直接指定要删除的列 inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe; inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后无法返回。
narr.mean(axis=1) # 返回 array([2., 8.]) 这里指定axis为0,即计算每一列上所有行的平均值。 示例3 df=pd.DataFrame({'A':[1,7],'B':[2,8],'C':[3,9]})df.mean()>>>返回值A4.0B5.0C6.0dtype:float64 这里换成pandas的DataFrame,axis的默认值为0...
axis:拼接轴方向,默认为0,沿行拼接;若为1,沿列拼接 join:默认外联’outer’,拼接另一轴所有的label,缺失值用NaN填充;内联’inner’,只拼接另一轴相同的label; join_axes: 指定需要拼接的轴的labels,可在join既不内联又不外联的时候使用 ...
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: ...
DataFrame是pandas中的核心数据结构,其每一行和每一列都是一个Series数据类型。那么应用apply到一个DataFrame的每个Series,自然存在一个问题是应用到行还是列的问题,所以一个DataFrame调用apply函数时需要指定一个axis参数,其中axis=0对应行方向的处理,即对每列应用apply接收函数;axis=1对应列方向处理,即对每行应用接收...