Pandas的axis参数怎么理解?

axis参数非常的让人困惑难以理解,本视频我会用形象化的方式讲解一下这个参数,核心要诀就是axis那个轴会消失!

  • axis=0或者”index”:
    • 如果是单行操作,就指的是某一行
    • 如果是聚合操作,指的是跨行cross rows
  • axis=1或者”columns”:
    • 如果是单列操作,就指的是某一列
    • 如果是聚合操作,指的是跨列cross columns

按哪个axis,就是这个axis要动起来(类似被for遍历),其它的axis保持不动

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
    np.arange(12).reshape(3,4),
    columns=['A', 'B', 'C', 'D']
)
df
ABCD
00123
14567
2891011

1、单列drop,就是删除某一列

# 代表的就是删除某列
df.drop("A", axis=1)
BCD
0123
1567
291011

2、单行drop,就是删除某一行

df
ABCD
00123
14567
2891011
# 代表的就是删除某行
df.drop(1, axis=0)
ABCD
00123
2891011

3、按axis=0/index执行mean聚合操作

反直觉:输出的不是每行的结果,而是每列的结果

df
ABCD
00123
14567
2891011
# axis=0 or axis=index
df.mean(axis=0)
A    4.0
B    5.0
C    6.0
D    7.0
dtype: float64

指定了按哪个axis,就是这个axis要动起来(类似被for遍历),其它的axis保持不动

4、按axis=1/columns执行mean聚合操作

反直觉:输出的不是每行的结果,而是每列的结果

df
ABCD
00123
14567
2891011
# axis=1 or axis=columns
df.mean(axis=1)
0    1.5
1    5.5
2    9.5
dtype: float64

指定了按哪个axis,就是这个axis要动起来(类似被for遍历),其它的axis保持不动

5、再次举例,加深理解

def get_sum_value(x):
    return x["A"] + x["B"] + x["C"] + x["D"]

df["sum_value"] = df.apply(get_sum_value, axis=1)
df
ABCDsum_value
001236
1456722
289101138

指定了按哪个axis,就是这个axis要动起来(类似被for遍历),其它的axis保持不动

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