pandas的axis参数理解

男娘i 2023-02-25 08:48 11阅读 0赞

### pandas的axis参数怎么理解？ ###

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'])
    print(df)
    
    ''' A B C D 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11'''
    
    # 单列drop，就是删除某一列
    # 代表的就是删除某列
    res = df.drop("A", axis=1)
    print(res)
    
    ''' B C D 0 1 2 3 1 5 6 7 2 9 10 11'''

### 单行drop，就是删除某一行 ###

# 单行drop，就是删除某一行
    res2 = df.drop(1, axis=0)
    print(res2)

### 按axis=0/index执行mean聚合操作 ###

就好比梳子，横着梳  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDcwNjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

# 按axis=0/index执行mean聚合操作
    res3 = df.mean(axis=0)
    print(res3)
    ''' A 4.0 B 5.0 C 6.0 D 7.0 '''
    # 注意：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

### 按axis=1/columns执行mean聚合操作 ###

图例，就好比梳子竖着梳  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDcwNjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

# 按axis=1/columns执行mean聚合操作
    # axis=1 or axis=columns
    res4 = df.mean(axis=1)
    print(res4)
    ''' 0 1.5 1 5.5 2 9.5 '''
    
    
    def get_sum_value(x):
        return x["A"] + x["B"] + x["C"] + x["D"]
    
    
    res5 = df["sum_value"] = df.apply(get_sum_value, axis=1)
    print(res5)
    ''' 0 6 1 22 2 38 '''

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDcwNjAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20230209/cfc7976a5b2b4ca496f374c8bc86d81f.png
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