Pandas的axis参数

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#pandas

Pandas的axis参数理解：

axis=0 或者 'index':

如果是单行操作，就指某一行
如果是聚合操作，就指跨行cross rows

axis=1 或者 'columns':

如果是单列操作，就指某一列
如果是聚合操作，指的是跨列corss columns

按哪个axis, 就是这个axis要动起来（类似被for遍历），其它的axis保持不动

例子：我们先新建一个DataFrame, 这个df包含12（0-11）个数字，3行4列，并加上列标签A,B,C,D

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['A','B','C','D'])
print(df)
   A  B   C   D
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

1. 单列drop,就是删除某一列。
# 代表的就是删除某列

df = df.drop('A',axis=1)  ## 删除columns=A列
print(df)
   B   C   D
0  1   2   3
1  5   6   7
2  9  10  11

df = df.drop(1,axis=0)    ## 删除index=1的行
print(df)
   B   C   D
0  1   2   3
2  9  10  11

3. 按axis=0/index 执行mean聚合操作

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['A','B','C','D'])
print(df)
   A  B   C   D
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

df = df.mean(axis=0)  ##指定按哪个axis,就是这个axis要动起来，其它axis保持不动
print(df)
A    4.0
B    5.0
C    6.0
D    7.0
dtype: float64

4. 按axis=1/colmns执行mean聚合操作

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['A','B','C','D'])
print(df)
   A  B   C   D
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

df = df.mean(axis=1)  ##指定按哪个axis,就是这个axis要动起来，其它axis保持不动
print(df)
0    1.5
1    5.5
2    9.5
dtype: float64

5.再次枚举

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['A','B','C','D'])
print(df)
   A  B   C   D
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

def get_sum_value(x):
    return x['A'] + x['B'] + x['C'] + x['D']
df['sum_value'] = df.apply(get_sum_value, axis=1)
print(df)
   A  B   C   D  sum_value
0  0  1   2   3          6
1  4  5   6   7         22
2  8  9  10  11         38