Pandas 聚合函数中的'axis”参数是什么意思？

理解 Pandas 中“轴”的含义

在 Pandas 中的许多数据操作操作中，例如聚合函数，“轴”的概念轴”起着至关重要的作用。 'axis' 参数指定应用操作的维度或方向。

默认情况下，'axis' 设置为 0，对应于 DataFrame 中的行（索引）。但是，'axis' 也可以设置为 1，表示列。

为了说明这一点，请考虑以下代码：

<code class="python">import pandas as pd
import numpy as np

dff = pd.DataFrame(np.random.randn(1,2),columns=list('AB'))
dff.mean(axis=1)</code>

预期输出为：

A    0.626386
B    1.523255
dtype: float64

然而，实际输出是不同的：

0    1.074821
dtype: float64

这是因为 'axis' 参数默认设置为 1。在这种情况下，平均值是沿列计算的，从而得到单个值。

要获得所需的输出，请将“axis”明确指定为 0：

<code class="python">dff.mean(axis=0)</code>

这将计算每列的平均值，产生预期的输出。

总之，Pandas 中的“轴”指示应用操作的维度或方向。将“axis”设置为 0 目标行，将其设置为 1 目标列。理解这个概念对于在 Pandas 中有效地操作和聚合数据至关重要。

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