python之axis(自用)

本文解释了在IT技术中,axis在处理多维度数组时的含义,指出其取值根据数据的维度变化,适用于一维到三维的数据结构。

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        axis的含义为“轴”。axis本身是指数组的轴,axis的取值取决于数据的维度,如果数据是一维数组那么axis只有0,如果数据是二维的,那么axis可以取0和1,如果数据是三维的,那么axis就可以取0、1和2,如图1。

### 关于Python Pandas DataFrame Axis=0 的操作 在Pandas库中,`axis=0`代表沿着DataFrame的行方向进行操作。这意味着任何指定`axis=0`的方法或函数都会影响到每一列中的各个元素,即按照行来处理数据。 #### 基本概念 当提到`axis=0`时,通常是指沿垂直轴(即行的方向)执行某些聚合、转换或其他类型的计算。例如删除含有缺失值的整行、累加每列数值等都是基于这个原则完成的工作[^1]。 #### 删除具有特定条件的行 可以利用布尔索引来移除不符合条件的记录: ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, None], 'B': ['foo', 'bar', 'baz'] }) cleaned_df = df.dropna(axis=0) # 移除存在NaN值的所有行 print(cleaned_df) ``` #### 行级别的统计汇总 对于想要获取有关各列统计数据的情况,比如平均数、最大最小值等等,可以通过如下方式实现: ```python summary_stats = df.describe(include='all') print(summary_stats) ``` 这里需要注意的是,默认情况下`describe()`会自动识别适合应用统计方法的数据类型并给出相应结果;如果希望强制包含所有列,则需设置参数`include='all'`[^4]。 #### 合并与连接 另一个常见的场景是在两个不同的表格间依据共同键字段做纵向拼接(`concat`)或是内/外联结(join),这也属于`axis=0`范畴内的操作之一: ```python other_df = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1'], 'data': range(2)}) merged_df = pd.merge(df.assign(key=['K0', 'K1']), other_df, how="inner", on="key") print(merged_df) ``` 上述代码片段展示了如何创建一个新的临时键用于匹配目的,并最终得到交集部分的新表结构。
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