Pandas 中 axis 的含义,如何理解axis[每日解析]

Pandas 中 axis 的含义,如何理解axis[每日解析]

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axis 参数指定在 DataFrame 中应用特定方法或函数的方向。axis=0 代表函数是列式应用,axis=1 表示函数是行式应用在 DataFrame 上。
如果我们按列应用函数,我们将得到一个单行的结果;如果按行应用函数,我们将得到一个单列的 DataFrame。
示例:在 Pandas 方法中使用 axis=0
import pandas as pd

empl_df = pd.DataFrame({
'Name': ["Jon", "Willy", "Mike", "Luna", "Sam", "Aliza"],
'Age': [30, 33, 35, 30, 30, 31],
'Weight(KG)': [75, 75, 80, 70, 73, 70],
'Height(meters)': [1.7, 1.7, 1.85, 1.75, 1.8, 1.75],
'Salary($)': [3300, 3500, 4000, 3050, 3500, 3700]

})
print("The Employee DataFrame is:")
print(empl_df,"\n")

print("The DataFrame with mean values of each column is:")
print(empl_df.mean(axis=0))
输出:

The Employee DataFrame is:
Name Age Weight(KG) Height(meters) Salary($)
0 Jon 30 75 1.70 3300
1 Willy 33 75 1.70 3500
2 Mike 35 80 1.85 4000
3 Luna 30 70 1.75 3050
4 Sam 30 73 1.80 3500
5 Aliza 31 70 1.75 3700

The DataFrame with mean values of each column is:
Age 31.500000
Weight(KG) 73.833333
Height(meters) 1.758333
Salary($) 3508.333333
dtype: float64
它计算 DataFrame empl_df 的按列平均值。平均值只计算有数值的列。

如果我们设置 axis=0,它将通过对该列的行值进行平均来计算每列的平均值。

例子在 Pandas 方法中使用 axis=1
import pandas as pd

empl_df = pd.DataFrame({
'Name': ["Jon", "Willy", "Mike", "Luna", "Sam", "Aliza"],
'Age': [30, 33, 35, 30, 30, 31],
'Weight(KG)': [75, 75, 80, 70, 73, 70],
'Height(meters)': [1.7, 1.7, 1.85, 1.75, 1.8, 1.75],
'Salary($)': [3300, 3500, 4000, 3050, 3500, 3700]

})
print("The Employee DataFrame is:")
print(empl_df,"\n")

print("The DataFrame with mean values of each row is:")
print(empl_df.mean(axis=1))
输出:

The Employee DataFrame is:
Name Age Weight(KG) Height(meters) Salary($)
0 Jon 30 75 1.70 3300
1 Willy 33 75 1.70 3500
2 Mike 35 80 1.85 4000
3 Luna 30 70 1.75 3050
4 Sam 30 73 1.80 3500
5 Aliza 31 70 1.75 3700

The DataFrame with mean values of each row is:
0 851.6750
1 902.4250
2 1029.2125
3 787.9375
4 901.2000
5 950.6875
dtype: float64
它计算 DataFrame empl_df 的行平均值,换句话说,它将计算每行的平均值,通过对该行的数值类型的列值进行平均。我们将在最后得到一个单列的每行平均值。

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