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) ,...
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...
axis = 1 ,表示向轴1方向(横向)扩展范围然后,每个扩展范围应用 mean 方法求平均值"为每一列求平均值"。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 ...
-轴1,则表示沿着列方向(横向) pandas 中有许多对 DataFrame 做操作的方法,这些方法都需要提供 axis 参数,用于指示对行或列操作。 而pandas 中的计算方法对于 axis 参数的含义,**实际与 numpy 是一致的:"表示范围扩展的轴方向"**。 还是拿之前 "为每一行求平均值" 的需求来说。 当调用 df.mean(axis=1) ...
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 ...
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(...
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...
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.df.mean(axis=0)结果:简单做个分析，上面的案例相当于把 行(axis=0时只对行进行操作)变成了一个列表[0,1,2],然后进行遍历相加获取一个平均值，所以当axis=0时求平均...
index:定义行索引,参数接收值为str,如果未指定,将会生成由0开始的整形正序数值,0,1,2,3,4,5,6...,如指定,将会生成我们指定的索引,如ABCDEF...,如果指定索引的话,一定要记得和我们数据的个数要相等。 dtype:定义数据类型,参数接收值为str('int','float16','float32'...),未指定的话会根据我们输入的...
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...