axis = 1,表示按 行 计算,按行填充 import numpy as np matrix = np.arange(0, 12).reshape(3, 4) # 生成12个整数,并重组成3行4列的数组 print(matrix) # [[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11]] print(np.sum(matrix, axis=0)) # [12 15 18 21] print(...
直觉上我们可能会认为,对行进行操作就是沿着行的方向,也就是横向,然而在Python中,跨行操作实际上是按列来进行的,所以需要设置axis=0。相对应地,沿列操作(纵向)需要设置axis=1。 四、实例分析 让我们通过一个具体的例子来加深理解: 假设我们有一个DataFrame,包含了A、B两列,现在我们想要添加两个新的统计列,一...
axis=0:方向是垂直方向(与一般行的概念是一样的), 然后再进行沿着每一列或者行标签\索引值向下执行方法 (即就是表示列的维度是不变的)。 axis=1:方向是水平方向(与一般列的概念是一样的), 然后再沿着每一行或者列标签横向执行方法 (即就是表示行的维度是不变的)。 同理也可以得到axis=1的情况。也就是...
axis=0 axis=1 可以看到,在drop函数中axis=0和axis=1确实分别对应着行和列,axis=0删除了行,axis=1删除了列,官方文档有如下类似的说明: # 官网文档这里的说明其实会让人产生axis=0就是行,axis=1就是列的误解。 我们再来看一下mean函数的实现效果。 axis=0 axis=1 神奇的事情发生了!!!可以看到,mean函数...
concat函数的axis默认为0，表示纵向合并数据。接下来，我们来看这些函数实现时具体的结果。先导入需要用到的包。首先，我们构造一个DataFrame格式的数据。在drop函数中，axis=0和axis=1分别对应着行和列，axis=0删除了行，axis=1删除了列。mean函数的axis=0并不是对行进行求取均值，而是对列进行求取...
【摘要】 【背景】:做数据分析时候,经常要按行或者按列整合数据,需要使用axis=0或者axis=1。 【问题】:axis=0或者asix=1,代表行还是列,经常容易混淆 【答案】: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。
通常我们只用二维表，所以一直纠缠axis=0究竟是行，还是axis=1是行。我用多维到低维的方式探索。瞬间...
0表示行,1表示列 ,还需要学啥呢?但是,你会发现在pandas中,有些方法好像对于axis的含义是相反的。来看些例子,我们有如下数据: 3列数据,每列数据都是1到3的数字"删除第2列",代码如下: df.drop('col2',axis=1) ,其中 axis=1 ,表明删除列"删除第2行",代码如下: df.drop(1,axis=0) ,其中 axis=0 ...
>>>df.mean(axis=1)0 1 1 2 2 3 然而,如果我们调用 df.drop((name, axis=1),我们实际上删掉了一列,而不是一行: >>>df.drop("col4", axis=1)col1 col2 col3 0 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 这里其实很简单,axis=0其实是跨行,而axis=1是跨列 ...
当考虑了方向，即axis=1为横向，axis=0为纵向，而不是行和列，那么所有的例子就都统一了。题主的...