pandas\numpy的sum函数的axis和keepdim参数详解

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本文介绍了在Python的pandas库中，DataFrame对象的drop函数和sum函数中axis参数的不同用法。在sum函数中，axis=0表示对行进行求和，而axis=1则表示对列进行求和。然而，在drop函数中，axis=0表示删除行，axis=1则用于删除列。这两个函数展示了axis参数在操作行和列上的差异。
Numpy、Pandas使用大全与各参数详解
Sheenky的博客
06-07 2171
np.random.rand(), np.random.randn(), np.random.randint(),np.random.uniform(), np.random.normal(), ...：通过Python的随机函数进行array数据类型创建。np.sum(), np.mean(), np.median(), np.max(), np.min(), np.std(),...聚合函数。.max()/.min()/.mean()/.median()... .describe():数据分布与统计。
20个Pandas函数详解
TensorFlowNews
08-10 4262
作者|Soner Yıldırım 编译|VK 来源|Towards Data Science Pandas是一个python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍，是因为它具有强大的功能，以及他简单的语法和灵活性。 在这篇文章中，我将举例来解释20个常用的pandas函数。有些是很常见的，我敢肯定你以前用过。有些对你来说可能是新的。所有函数都将为你的数据分析过程增加价值。 import numpy as np import pandas as pd 1.query
pandas中的axis如何理解
m0_46230591的博客
08-07 638
在学习深度学习时对axis参数的理解
numpy的sum函数的axis和keepdim参数详解
长夜漫漫，无心睡眠
03-10 5516
一.axis axis就是指定轴。 三维数组可看作元素是二维数组的一维数组，二维数组可看作元素是一维数组的一维数组 。（这么理解就舒服了！） 例： axis=2就是三维数组对最里面那一层即每个一维数组内部进行求和。 axis=0就是对最外面那一层的元素之间作和。 例子戳这里 二.keepdim 可以理解为'keepdims = True'参数是为了保持结果的维度与原始array相同，即keep dimension 保持维度. import numpy as np b=np.ar.
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12-29 1843
转自：Python中axis=0或者axis=1到底该怎么用？ - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/110105054 目录 0.引言 1.当调用df.sum(axis=1)，我得到了按行计算的和，不信你看： 2.当调用df.dropna(axis=1,how='any')，我得到了删除一列后的数据，你敢信？！ 3.问题解决 概括地讲，axis=0和1具体含义如下： axis=0表示跨行地执行当前操作，axis=1表示跨列地执行当前操作
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虽然`apply`函数非常灵活，但在处理大型数据集时，它的效率可能不如其他Pandas内置方法，如`map`、`applymap`或直接使用NumPy操作。因此，在追求性能时，应谨慎选择合适的方法。 6. **广播机制** `apply`函数还...
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最后，看看concat分别在Series和DataFrame的作用效果。
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12-23 1778
import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) b = np.sum(a, axis=1, keepdims=True) 得到b的结果为：   b = np.sum(a, axis=1) 则b的结果为：  
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本文介绍pandas中几种常用的汇总和计算描述统计
python sum axis_numpy sum axis详解
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02-09 1084
axis先看懂numpy.argmax的含义.那么numpy.sum就非常好理解.看一维的例子.import numpy as npa = np.array([1, 5, 5, 2])print(np.sum(a, axis=0))上面代码就是把各个值加相加.默认axis为0.axis在二维以上数组中才能体现出来作用.import numpy as npa = np.array([[1, 5, 5...
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