Pandas学习笔记，axis的用法

最新推荐文章于 2024-06-10 15:53:13 发布

aoc68397

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文章标签：人工智能 python

原文链接：http://www.cnblogs.com/imageSet/p/7483776.html

本文通过一个股票历史数据的实例，展示了Python中Pandas库的mean()函数的使用方法，特别是如何通过设置axis参数来计算数据框中各列的平均值。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

axis=1表示列（1是竖着的），axis=0表示行

在mean()方法中有所不同，mean(axis=0）返回的是各列的平均值

d = ts.get_hist_data('600848', start='2015-01-05', end='2015-01-09')
data = pd.DataFrame(d)
print(data)
print(data.mean(axis=0))

运行结果是

             open   high  close    low    volume  price_change  p_change  \
date                                                                       
2015-01-09  11.68  11.71  11.23  11.19  44851.56         -0.44     -3.77   
2015-01-08  11.70  11.92  11.67  11.64  56845.71         -0.25     -2.10   
2015-01-07  11.58  11.99  11.92  11.48  86681.38          0.31      2.67   
2015-01-06  11.13  11.66  11.61  11.03  59199.93          0.35      3.11   
2015-01-05  11.16  11.39  11.26  10.89  46383.57          0.14      1.26   

               ma5    ma10    ma20     v_ma5    v_ma10     v_ma20  turnover  
date                                                                         
2015-01-09  11.538  11.363  11.682  58792.43  60665.93  107924.27      1.54  
2015-01-08  11.516  11.349  11.647  57268.99  61376.00  105823.50      1.95  
2015-01-07  11.366  11.251  11.543  55049.74  61628.07  103010.58      2.97  
2015-01-06  11.182  11.155  11.382  54854.38  63401.05   98686.98      2.03  
2015-01-05  11.156  11.212  11.370  58648.75  68429.87  100765.24      1.59  
open                11.4500
high                11.7340
close               11.5380
low                 11.2460
volume           58792.4300
price_change         0.0220
p_change             0.2340
ma5                 11.3516
ma10                11.2660
ma20                11.5248
v_ma5            56922.8580
v_ma10           63100.1840
v_ma20          103242.1140
turnover             2.0160
dtype: float64