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(...
importpandasaspd# 步骤1:读取数据data=pd.read_csv('data.csv')# 步骤2:计算每行平均值row_means=data.mean(axis=1)# 步骤3:输出结果data['Row Mean']=row_means data.to_csv('output.csv',index=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. importjava.io.*;importjava.util.*;public...
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...
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(...
Python之NumPy(axis=0 与axis=1)区分 axis仅仅表示这个方法的执行方向 0纵向 1横向 mean(axis=1) 就是每行保留均值 drop(xx,axis=1) 就是每行删除xx
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axis=0。
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(name, axis=1) 代表将name对应的列标签(们)沿着水平的方向依次删掉。
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. axis = 1,将从左往右(按行)计算。 m1.mean(axis=1) #array([ 2., 7., 12., 17.]) 1. 2. 2. 中位数 np.median 中位数又称中点数,中值。 它是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数,代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值。