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。 ...
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(...
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...
mean(axis=1) # skipna参数:是否忽略NaN,默认True,如False,有NaN的列统计结果仍未NaN m3 = df.mean(skipna=False) 2.常用的基础统计 # 可用于Series和DataFrame(1) df = pd.DataFrame({'key1':np.arange(10), 'key2':np.random.rand(10)*10}) df.count() # count统计非Na值的数量\n df.min(...
>>> 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轴沿着行的垂直往下,第1轴沿着列的方向水平延伸。
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) #axis=1代表按列动起来,最后的结果是给每一行计算了mean df["mean"]=df.mean(axis=1) #给每一行计算mean,并且把mean添加到DataFrame作为新的数据列(Series) 求每列的和 方法一:函数 def get_sum_value(x): return x["A"]+x["B"]+x["C"]+x["D"] ...
pandas中axis的含义 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:...
Pandas Series.mean() 函数返回给定 Series 对象中基础数据的平均值。 语法:Series.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) 参数:axis:要应用的函数的轴。skipna:在计算结果时排除 NA/null 值。level:如果轴是 MultiIndex(分层),则沿特定级别计数,折叠成 scalar.numeric_only...
PandasSeries.mean()函数返回给定Series对象中基础数据的平均值。 用法:Series.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) 参数: axis:要应用的函数的轴。 skipna:计算结果时排除NA /null值。 level:如果轴是MultiIndex(分层),则沿特定级别计数,并折叠成标量。