axis=1(向右) 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 同样的方法: 第一反应是向右 1、要处理的对象:每一行(感觉向下是不是,还是老规矩,难道除了上下左右就没有其他词来区分了吗?可 以是1号选手、2号选手) 2、1表示向右,真正的含义体现在这呢,每一行都向右处理 df.sum(axis=1)表示:1、有四...
axis=0表示跨行，沿着行索引向下执行方法。axis=1表示跨列，沿着列标签横向执行方法。案例说明：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...
1.1求和(sum函数) DataFrame.sum([axis,skipna,level,...) 参数说明:axis=1表示按行相加,axis=0表示按列相加,默认按列相加;skipna=1表示NaN值自动转换为0,skipna=0则不自动转换,默认为自动转换为0,level表示层级 #求和 importpandas as pddata=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,130]] index=[...
从这张图可以看出, axis=0、axis=index,指的是遍历每个index、行号,即在纵向上遍历每列,所以做sum()、mean()等运算时,是对每列数据做操作,而drop(index, axis=0),传入的参数指定了某一行号,所以会在纵向上遍历每列,去掉行号对应位置的数据。 axis=1、axis=columns,指的是遍历每个columns、列名,即在横向上...
axis=0表示跨行,沿着行索引向下执行方法。 axis=1表示跨列,沿着列标签横向执行方法。 案例说明: 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,...
df.sum(axis=1) df.sum(axis=0) 3、median、abs、mod、prod、var、std # 我们就用一列来讲述这几个函数的用法 df = pd.DataFrame({"id":["00{}".format(i) for i in range(1,10)], "score":[2,3,4,4,5,6,7,7,8]}) display(df) ...
计算非NA值的数量,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.max() 计算最大值,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.min() 计算最小值,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.sum() 计算和,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。
5、axis=0 与 axis=1的含义 6、关于三维数组axis设置1)案例说明x = np.arange(8).reshape(2,2,2) display(x) display(x.sum(axis=0)) display(x.sum(axis=1)) display(x.sum(axis=2)) 结果如下 2)结果分析 ① 数组x的坐标展示 ② 结果分析...
sum(axis=1) num_list > 2 让dataframe里面的正数全部变为0 代码语言:javascript 复制 # 直接了当 df[df>0] = 0 df > 3 统计某列中各元素出现次数 默认情况,直接统计出指定列各元素值出现的次数。 代码语言:javascript 复制 # 默认情况,统计b列各元素出现次数 df['b'].value_counts() 最好奇的...
df.sum(axis=1) df.sum(axis=0) 3、median、abs、mod、prod、var、std # 我们就用一列来讲述这几个函数的用法 df = pd.DataFrame({"id":["00{}".format(i) for i in range(1,10)], "score":[2,3,4,4,5,6,7,7,8]}) display(df) ...