'axis'参数如何控制Pandas中的数据操作？

理解 Pandas 中“axis”的作用

在 Pandas 中使用数据帧时，“axis”参数在以下方面起着至关重要的作用：各种操作，包括聚合和选择。该参数指定操作的方向，可以灵活处理行和列。

默认情况下，'axis' 的值为 0，表示操作是沿着行和列的行执行的。数据框。考虑以下示例，我们计算每行的平均值：

import pandas as pd
import numpy as np

dff = pd.DataFrame(np.random.randn(1, 2), columns=list('AB'))
print(dff)

result1 = dff.mean(axis=0)
print(result1)

输出：

   A         B
0  0.626386  1.523250

0    1.074821
dtype: float64

正如我们所见，“mean”函数计算每行的平均值行，产生一行，每列都有平均值。

但是，'axis' 也可以设置为 1 以指示应沿列执行操作。使用之前的示例：

result2 = dff.mean(axis=1)
print(result2)

输出：

0    1.074821
dtype: float64

在这种情况下，“mean”函数计算每列的平均值，从而产生具有平均值的单列每行的值。

理解“axis”参数对于在 Pandas 中执行有效的数据操作至关重要。通过为“axis”指定适当的值，用户可以确保操作按所需方向应用，无论是沿行还是沿列。

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