理解 Pandas 中的“轴”
在使用 Pandas 时,“轴”的概念在各种操作中起着至关重要的作用,包括统计计算,如平均值。在此上下文中,axis 参数指定执行操作的方向。
默认情况下,axis 值为 0,表示沿 DataFrame 的行(索引)进行操作。但是,可以将轴值显式设置为 1 以沿列执行操作。
考虑以下示例:
<code class="python">import pandas as pd import numpy as np # Generate a DataFrame with random values dff = pd.DataFrame(np.random.randn(1, 2), columns=list('AB')) # Calculate the mean along each column mean_columns = dff.mean(axis=1)</code>
在这种情况下,指定 axis=1 意味着Mean 函数将计算 DataFrame 中每一列的平均值。预期输出为:
0 1.074821 dtype: float64
这与使用 axis=0 时可能预期的结果不同,后者会计算每行的平均值,从而产生以下输出:
A 0.626386 B 1.523255 dtype: float64
为了进一步澄清,Pandas 中的 axis 参数与 NumPy 均值函数中 axis 的用法一致。当 NumPy 的平均值中未显式指定 axis 时,它默认为 None,这会在计算平均值之前展平数组。因此,在 Pandas 中指定 axis=0 对应于计算沿行的平均值(因为 Pandas 中的索引代表行),而指定 axis=1 对应于计算沿列的平均值。
为了更清楚,也可以用 axis='index' 代替 axis=0,用 axis='columns' 代替 axis=1,明确是在哪个轴上执行操作。
以上是Pandas 中的'轴”如何工作:行与列?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomeSdata,performance-Caliticalcode,orinterFacingWithCcccode.1)同质性data:arrayssavememorywithtypedelements.2)绩效code-performance-clitionalcode-clitadialcode-critical-clitical-clitical-clitical-clitaine code:araysofferferbetterperperperformenterperformanceformanceformancefornalumericalicalialical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactssperformance.2)listssdonotguaranteeconeeconeconstanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectaccesslikearrikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,负索引,切片,口头化。1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

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numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基于基于duetoc的iMplation,2)2)他们的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函数函数函数函数构成和稳定性构成和稳定性的操作,制造


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