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，也就是行索引的求和，添加到原数据框中，会产生新的列。2、删除函数中使用axis 我们在原数据框中删除B列的内容，需要用到drop函数，...
因此,传入axis = 1时,计算的是逐行结果。因为axis_1消掉了,结果数组的长度为axis_0。 2. df.drop(), 行列删除操作 若传入axis = 0,结果数组的列数不会发生变化,所以删除的是行。 若传入axis = 1,结果数组的行数不会发生变化,所以删除的是列。 3. 函数沿着某一个轴。df.apply() apply会返回跟指定轴...
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,也就是行索引的求和,添加到原数据框中,会产生新的列。 2、删除函数中使用axis 我们在原数据框中删除B列的内容,需要用到drop函数,这里必...
df.sum(axis=1)表示:1、有四行要处理,2、第一行向右处理,然后第二行…… 试一个特殊的。 df df.drop(1,axis=0)是删行还是删列?删行 axis=0第一反应是向下, 不对啊?这怎么是从左往右把数据删了,删了一行,向右应该是axis=1。 再重复一下:这是个二维,处理行的时候,也离不开个列的影响,必然会向右...
Pandas 中 axis 的含义 本教程解释了在 DataFrames 和 Series 等 Pandas 对象的各种方法中使用的axis参数的含义。 importpandasaspdempl_df=pd.DataFrame({"Name": ["Jon","Willy","Mike","Luna","Sam","Aliza"],"Age": [30,33,35,30,30,31],"Weight(KG)": [75,75,80,70,73,70],"Height(...
axis:删除行还是列,默认为0(行)。如果为1(列)。 index和columns:也可以直接使用这两个参数来分别指定要删除的行和列。 inplace:是否在原始数据上进行修改,默认为False,即返回一个新的DataFrame。二、按条件删除单行假设我们有一个DataFrame,我们想删除所有’A’列值为’x’的行。 import pandas as pd df = ...
df.rename(columns={"Q1":"a","Q2":"b"})# 对表头进行修改 df.rename(index={0:"x", 1:"y", 2:"z"})# 对索引进行修改 df.rename(index=str)# 对类型进行修改 df.rename(str.lower, axis='columns')# 传索引类型 df.rename({1: 2, 2: 4}, axis='index') ...
axis=0代表操作对列columns进行,axis=1代表操作对行row进行,如下图所示。 如果还不是很了解,没关系,下面会分别对apply沿着0轴以及1轴的操作进行讲解,继续往下走。 假设现在需要对data中的数值列分别进行取对数和求和的操作,这时可以用apply进行相应的操作,因为是对列进行操作,所以需要指定axis=0,使用下面的两行...
回到convert_df() 方法,如果这一列中的唯一值小于 50%,它会自动将列类型转换成 category。这个数是任意的,但是因为数据框中类型的转换意味着在 numpy 数组间移动数据,因此我们得到的必须比失去的多。 接下来看看数据中会发生什么。 >>> mem_usage(df)10.28 MB>>> mem_usage(df.set_index(['country', 'ye...
df.loc['a','y':'z']=np.nan df.loc['a':'b','x']=np.nanprint(df)print('*'*50)#判断是否是nan pd.isnull(df) 或pd.notnull(df)print(pd.isna(df))print(pd.notna(df))print(pd.isnull(df))print(pd.notnull(df))#1,删除行或列 dropna()方法 axis:轴(0,1) how:'any'表示只要...