方法/步骤 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(...
当调用df.mean(axis=0)时,对应图如下: axis = 0 ,表示向轴0方向(竖向)扩展范围然后,每个扩展范围应用 mean 方法求平均值再回头看看在 pandas 中删除方法 drop 。 在官方网站的文档中,明确说明 axis 参数的含义:"从行或列中删除其标签"。 也就是说,axis 指示了在哪个轴上寻找对应的标签,然后将其删除。 ...
axis=1是队列操作，但是实际使用和想象还是造成了偏差的.axis对行进行操作axis = 0 or index如果是单行就是某一行如果是聚合运算时则是跨行 输出列结果如何理解聚合运算，就是类似于行动列不动进行循环，下列就是对三行相加获取平均数，所以是输出的列的结果，可以想象一把梳子向下书，列不动，一层一层的行动.d...
df.mean():计算平均值,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.median():计算中位数,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.var():计算方差,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.std():计算标准差,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df....
在Pandas中,数据的获取逻辑是“先列后行”,所以max()默认返回每一列的最大值,axis参数默认为0,如果将axis参数设置为1,则返回的结果是每一行的最大值,后面介绍的其他统计运算函数同理。根据DataFrame的数据特点,每一列的数据属性相同,进行统计运算是有意义的,而每一行数据的数据属性不一定相同,进行统计计算一般没...
注意:axis的具体含义,在操作DataFrame时极其重要,因此不要死记硬背,理解原理后,就永远忘记不了 。要记住不管是numpy还是pandas中,aixs的含义都是一致的。 2、sum、mean、count、max、min 这五个函数属于最常用的几个函数,在mysql中叫做“聚合函数”(只不过mean在mysql中叫做avg),我们以sum函数为例进行说...
4、按axis=1进行聚合操作 print(df.mean(axis=1)) 5、加深理解 1defget_sum_value(x):2returnx['A']*x['B']*x['C']*x['D']3df['sum_value']=df.apply(get_sum_value,axis=1)4print(df) 结果: 当axis=1,就是把各列的值传入函数,完成运算...
举例1: df.mean(axis=1)表示沿着水平的方向求均值;df.mean(axis=0)表示沿着垂直的方向求均值 举例2: df.drop(name,axis=1)表示将name对应的列标签沿着水平的方向依次删掉 设定axis是为了确定要删的标签是属于column还是index 这里axis=1表示要删除的是沿着横向的,名称为col4的,若找到就把col4的列/行删除 ...
df.mean(axis=1,skipna=False)#按照行算平均值,直接过滤掉空值和非数值结构;如果想不忽略空值计算,需要skipna参数=False --但是仍然忽略非数值结构 2.计算 df.quantile(q=n) #n分位数 df.std()标准差 df.skew() #样本的偏度 df.kurt()#样本的峰度 ...
注意:axis的具体含义,在操作DataFrame时极其重要,因此不要死记硬背,理解原理后,就永远忘记不了 。要记住不管是numpy还是pandas中,aixs的含义都是一致的。 2、sum、mean、count、max、min 这五个函数属于最常用的几个函数,在mysql中叫做“聚合函数”(只不过mean在mysql中叫做avg),我们以sum函数为例进行说...