DataFrame是一种表格型数据结构,它含有一组有序的列,每一列中的值可以不同。 DataFrame既有行索引,也有列索引。为了区分这两个索引,并且更方便地操作数据,DataFrame中引入了“轴”(axis)的概念。 由于pandas和numpy有一定区别,我们直接从代码入手理解参数! 参数代码+解析 importpandasaspdimportnumpyasnpdff=pd.DataF...
DataFrame具有行索引和列索引，引入轴（axis）概念方便数据操作。理解轴参数需从代码入手。示例：生成3行2列不大于10的随机整数，列名分别为A和B。此操作可直观展示轴方向。水平方向最大值示例：第一行最大值为3，第二行最大值为2，第三行最大值为6。求水平方向最大值，即不同列间的最大值比较，...
下图代表在DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义: 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...
在DataFrame中,行和列都是有索引的,如果我们要删除某行或某列,就需要明确指定要删除的是行还是列。如果我们不指定axis参数,drop()函数会默认按照行的索引进行删除操作,这可能会导致我们意外删除了一些列。 假设我们有一个DataFrame,其中包含了一些学生的成绩信息: ```python import pandas as pd data = {'Name'...
下图代表在DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义: 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。
首先说结论:因为pandas是基于numpy模块,故其对axis的理解与numpy模块保持一致,即axis表示数组层级,若axis=i,则沿着第i维的方向进行操作。 一、理解DataFrame(二维的数据结构) 将DataFrame视作是共享同一个index的Series的集合,也可视作像数据库的记录表。如图所示: ...
pandas是每个python数据分析师、机器学习工程师的工具包中非常强大的库,它提供了两种主要的数据结构:Series 和 DataFrame。 许多函数,方法或者统称“API”,在使用的时候,都会调用这个神秘的“axis”参数,这个参数在 pandas 的官方文档中没有很好的描述和解释,尽管它对于有效利用 pandas 这个库意义重大,本篇文章的意义就...
DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是相同的,把行和列称作轴(axis),DataFrame是按照轴进行操作的,axis=0表示行轴;axis=1 表示列轴。 在操作DataFrame的函数中,通常有沿着轴来进行操作,沿着axis=0,表示对一列(column)的数据进行操作;沿着axis=1,表示对一行(row)的数据进行操作。
DataFrame.drop(self,labels = None,axis = 0,index = None,columns = None,level = None,inplace = False,errors ='raise' ) 通过指定标签名称和轴,或者直接指定索引或列名称来直接删除行或列。 常用参数含义: labels : 标签表示索引或列 axis: 指定轴,axis = 0(删除行) axis = 1(删除列) ...
result3 = df.where(df>3).dropna(axis=0).astype(int) #推荐写法:result3 = df[df['B'] > 3] # .dropna(axis=0)是删除不符合的行,axis=1是列。.astype(int)是为了将输出的数值转为int类型。 # 如果原始 DataFrame 中的数据类型是 float,那么筛选后的 DataFrame 中的元素类型也会是 float。如果...