这里讨论的axis主要是numpy中定义的axis,pandas基于numpy,保留了numpy对axis的用法。 1、drop删除函数 DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace=False,errors='raise')# axis{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 drop函数的axis默认为0,表示删除行。 2、me...
mean函数的axis默认为None，如果不填写axis，则会按axis=0执行计算每一列的均值。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，...
求和(sum):axis=0表示沿着竖直方向求和,即按列求和;axis=1表示沿着水平方向求和,即按行求和。 arr.sum(axis=0)# 按列求和arr.sum(axis=1)# 按行求和 平均(mean):同样,axis=0表示按列求平均值,axis=1表示按行求平均值。 arr.mean(axis=0)# 按列求平均值arr.mean(axis=1)# 按行求平均值 最大值(...
df.loc['Col_Avg'] = df.mean(axis=0) 结果如下 A B Row_Sum 0 1 4 5 1 2 5 7 2 3 6 9 Col_Avg 2 5 7 在上述代码中,df.sum(axis=1)跨过了A列和B列来对每一行求和(即横向操作),因此需要设置axis=1。而df.mean(axis=0)则是跨行来对A列和B列分别计算平均值(即纵向操作),因此采用ax...
python的mean python的mean(0) mean()函数功能:求取均值 经常操作的参数为axis,以m * n矩阵举例: axis 不设置值,对 m*n 个数求均值,返回一个实数 axis = 0:压缩行,对各列求均值,返回 1* n 矩阵 axis =1 :压缩列,对各行求均值,返回 m *1 矩阵...
当调用df.mean(axis=1)时,对于图如下: 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...
m1.mean() #[[ 0 1 2 3 4] # [ 5 6 7 8 9] # [10 11 12 13 14] # [15 16 17 18 19]] #9.5 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 如果我们想求某一维度的平均值,就设置 axis 参数,多维数组的元素指定。 axis = 0,将从上往下(按列)计算。
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) ,...
columns : 列 labels, axis=1相当于columns=labels inplace:布尔类型,默认值为false。采用inplace=True之后,原数组名对应的内存值直接改变 3、按axis=0进行聚合操作(求平均) print(df) pint('---')print(df.mean(axis=0) 4、按axis=1进行聚合操作 print(df.mean...