Python数据分析中 DataFrame axis=0(0轴)与axis=1(1轴)的理解
python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列? 直接上代码
people=DataFrame(np.random.randn(5,5),
columns=['a','b','c','d','e'],
index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis']) a b c d e
Joe 0.814300 -0.495764 0.397662 -1.874044 0.197068
Steve 2.858620 0.158600 -0.745151 -1.560638 -1.008016
Wes -1.313619 -0.346286 -0.499388 1.398095 0.811356
Jim 0.077873 0.188775 -0.394743 -0.747492 0.952180
Travis 0.561055 0.217268 0.154535 0.499617 1.359953 如果我们调用df.mean(axis=1),我们将得到按行计算的均值
print (people.mean(axis=1)) Joe 0.505552
Steve 0.020678
Wes -0.150306
Jim -0.999511
Travis 0.845914
然而,如果我们调用 df.drop((name, axis=1),我们实际上删掉了一列,而不是一行:
b c d e
Joe -0.862853 0.833427 0.889615 0.776224
Steve -0.529979 -0.718482 -0.587110 1.782204
Wes -0.159212 0.891302 -0.764884 0.050697
Jim 1.212420 1.441785 -1.574010 -0.328341
Travis 0.158050 0.094732 0.397940 0.368299
- 使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法
- 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法
下图代表在DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义:
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(name, axis=1) 代表将name对应的列标签沿着水平的方向依次删掉。
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