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 举例: >>> import numpy as np >>> num1 = ...
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...
numpy.mean(a, axis, dtype, out,keepdims ) 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 arr = np.array([[1,2,3], ...
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(...
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...
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，...
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) ,...
numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>)#a:数组(不是数组就转为数组)#axis:可选(不选择就是全部数的平均值)为0求各列平均值,为1求各行平均值#dtype数据类型,可选,用于计算平均值的类型。对于整数输入,默认float64; 对于浮点输入,它与输入dtype相同。#ndarray,可选,放置...
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...
amax(axis=0) 函数: [8 7 9] numpy.ptp() numpy.ptp() 用于计算数组元素中最值之差值,也就是(最大值 - 最小值)。 示例如下: import numpy as np a = np.array([[2,10,20],[80,43,31],[22,43,10]]) print("原数组",a) print("沿着axis 1:",np.ptp(a,1)) ...