使用0值表示沿着每一列或行标签/索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签横向执行对应的方法 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...
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...
使用1值表示沿着每一行或者列标签横向执行对应的方法 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...
axis=1或者"columns": 如果是单列操作,就指的是某一列。 如果是聚合操作,像求均值这样的,指的是跨列cross columns。 生成数据 单行或者单列操作 按行或者列聚合 按axis=0/index执行mean聚合操作 按axis=1/columns执行mean聚合操作 指定了按哪个axis,就是这个axis要动起来(类似被for遍历),其它的axis保...
Pandas系列(九)axis参数理解 文章目录 生成数据 单行或者单列操作 按行或者列聚合 按axis=0/index执行mean聚合操作 按axis=1/columns执行mean聚合操作 再次举例,加深理解axis=0或者"index": 如果是单行操作,就指的是某一行。 如果是聚合操作,指的是跨行cross rows。axis=1或者"columns": 如果是单列操作,就指...
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["sum"]=df.sum(axis=1) 在Python中,apply通常与pandas库相关,用于对DataFrame或Series中的数据进行操作。apply函数允许你应用一个函数到DataFrame或Series的轴上。 以下是apply在pandas中的一些常见用法: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) # 对列'...
axis参数作用方向图示 另外,记住,Pandas保持了Numpy对关键字axis的用法,用法在Numpy库的词汇表当中有过解释: 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。 所以问题当中第一个列子 df.mean(axis=1)代表沿着列水平方向计算均值,而第二个列子df.drop(...
3 print(df4.mean(axis=1)) #等于1: 按列走，因为求平均，所以 求出第一行4个列的平均 第二行4个列的平均 直到第3行4个列的平均类似糖葫芦 ：这是max min mean 情况axis = 1 水平拉一条线。对该串求平均axis= 0 垂直拉一条线。对该串求平均 4 df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4) ,...
- 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。 看看对应图: - 由于 axis = 1,因此会在轴1方向(横向)中寻找标签值"col2",...