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 = np.array([[1,2,3],[2,3...
>>> np.mean(a,axis =0) array([2., 3.])>>> np.shape(np.mean(a,axis =0)) (2,)>>> np.mean(a,axis = 1) array([1.5, 3.5])>>> np.shape(np.mean(a,axis = 1)) (2,)>>>np.shape(a) (2, 2) >>> type(np.mean(a,axis = 1)) <class 'numpy.ndarray'> 对数组而说...
方法/步骤 1 参考pandas文档drop可知：DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace=False,errors='raise')其中常用的参数有：labels：标签或列表axis：按那个方向检索 0：按逐行索引向下走 1;按逐列 向右走columns： 列名 2 df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(...
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)) ...
axis = 0,将从上往下(按列)计算。 m1 = np.arange(20).reshape((4,5)) print(m1) m1.mean(axis=0) #[[ 0 1 2 3 4] # [ 5 6 7 8 9] # [10 11 12 13 14] # [15 16 17 18 19]] #array([ 7.5, 8.5, 9.5, 10.5, 11.5]) ...
importnumpyas np # 创建一个示例二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 计算整个数组的平均值(所有元素的平均值) print(np.mean(arr)) # 输出: 3.5 # 沿着第一个维度(行)计算平均值,得到每列的平均值 print(np.mean(arr, axis=0)) # 输出: [2.5 3.5 4.5] # 沿着第二...
说明:np.drop()方法: 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 ...
mean(a, axis=0).shape (5,) >>> np.mean(a, axis=1) array([ 2., 7., 12., 17.]) >>> np.mean(a, axis=1).shape (4,) >>> np.mean(a, axis=(0,1)) 9.5 >>> np.mean(a) 9.5 方差(variance) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> np.var(a) ...