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。
以上是'axis'参数如何控制Pandas中的数据操作？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
