11.Pandas的axis参数

最新推荐文章于 2025-12-11 20:49:41 发布
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#pandas #python #numpy

本文详细解析了Pandas库中axis参数的意义及其在数据操作中的应用，包括单行单列操作与聚合操作的不同表现，并通过实例展示了如何使用axis参数进行数据处理。

如何理解axis参数

  • axis=0或者”index"
    如果是单行操作，指的是某一行
    如果是聚合操作，指的是跨行cross rows
  • axis=1或者"columns"
    如果是单行操作，指的是某一列
    如果是聚合操作，指的是跨行cross columns
    按哪个axis,就是axis要动起来（类似被for遍历），其他保持不动

代码案例

0.造数据

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
    np.arange(12).reshape(3,
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Pandas数据分析—axis参数
qq_48081868的博客
08-29 743
9.Pandas的axis参数 文章目录9.Pandas的axis参数前言一、程序演示总结 前言 笔者最近正在学习Pandas数据分析，将自己的学习笔记做成一套系列文章。本节主要记录Pandas的axis axis=0或者"index": 如果是单行操作，指的是某一行 如果是聚合操作，指的是跨行cross rows axis=1或者"columns" 如果是单列操作，指的就是某一列 如果是聚合操作，指的就是跨列cross columns 一、程序演示 提前读取数据 #伪造一个三行四列
Pandas系列学习教程——09 pandas重要参数axis
lzylzy66的博客
03-11 1390
随着人工智能的不断发展，数据分析这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习数据分析，本文就介绍了pandas学习的基础内容。本章简单介绍了pandas的重要参数axis，通常指定了按哪个axis，就是这个axis要动起来(类似被for遍历)，其他axis保持不动。
【快速记忆：Pandas库中axis参数】
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06-30 1137
Pandas库中axis参数在学习初期困扰过很多人。由于其axis概念脱胎于numpy，可以借助ndarray来辅助理解。但是对于高中的信息技术考生来说，用“形而上学”的方法记忆会方便很多，下面将介绍我总结的几条“形而上”的规律
pandas的axis参数
m0_51230647的博客
10-12 348
''' axis = 0 或 index：如果是单行操作，就是指的是某一行；如果是聚合操作，指的是跨行cross rows axis = 1 或 columns:如果是单列操作，就指的是某一列；如果是聚合操作，指的是跨列cross columns 按哪个axis，就是这个axis要动起来（类似被for遍历），其他的axis保持不动 ''' import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,
Pandas的axis参数
xiaosanmeng的博客
04-15 378
Pandas的axis参数怎么理解？ axis=0或者"index"： 如果是单行操作，就指的是某一行 如果是聚合操作，指的是跨行cross rows axis=1或者"columns"： 如果是单列操作，就指的是某一列 如果是聚合操作，指的是跨列cross columns 按哪个axis，就是这个axis要动起来(类似被for遍历)，（就是跨行和跨列）其它的axis保持不动 ...
7.Pandas 数据清洗 _ 菜鸟.pdf
01-16
其中，`axis` 参数指定了要删除的维度，`how` 参数指定了删除的逻辑，`thresh` 参数指定了需要多少非空值的数据才可以保留，`subset` 参数指定了要检查的列，`inplace` 参数指定了是否修改源数据。 在实际应用中，...
pandas的axis参数理解与Numpy中的axis参数理解
weixin_44217936的博客
07-22 725
pandas中简单的二维矩阵 axis=0或者“index” : 如果是单行操作，就指的是某一行 如果是聚合操作，指的是跨行cross rows axis=1或者“columns” 如果是单列操作，就指的是某一列 如果是聚合操作，指的是跨列cross columns 按哪个axis，就是这个axis要动起来（类似被for循环遍历），其他的axis保持不动 在二位矩阵中将axis=0理解成行，axis=1理解成列是没有问题的，但是在多维度矩阵中就比较难以理解，接下来会介绍多维矩阵中的理解方法 先看例子：首
Part 10:Pandas的axis参数【详解】--Pandas和Numpy的结合
qq_46044325的博客
09-13 1078
如果是聚合操作，指的是跨列cross columns。·如果是聚合操作，指的是跨列cross columns。·如果是单行操作，就指的是某一行。-如果是单列操作，就指的是某一列。
pandas中的轴参数axis
pykehan的博客
02-27 1398
最后，看看concat分别在Series和DataFrame的作用效果。
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本文摘要： 单行单列操作，axis=0或者‘index’指的就是行，axis=1或者‘columns’指的就是列。 多行多列操作，axis=0或者‘index’指的是跨行操作，可以想象成一块千层蛋糕，双手从上下将其压缩成一层蛋糕，剩下的只有多列了，多列就是你返回对象的索引，每个索引对应的值就是对每一行操作的结果。 axis=1或者‘columns’指的是跨列操作，还是一块千层蛋糕，双手从两侧将其压缩成一条千层蛋糕，剩下的就是一千层，也就是行，这些行就是你希望返回对象的索引，每个索引对应的值就是对每一列操作的
对于python的numpy库和pandas库的axis参数的理解(简介易懂)
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对python对numpy库，pandas库相关函数、方法的axis参数的理解
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前言 numpy和Pandas是数据处理中常用的库，numpy和Pandas许多函数都有axis这个参数，传入axis参数可以指定在哪个轴上操作，但是使用axis到底该指定哪个轴，这带了很多的困惑。下面我们就来分析一下，axis是怎么指定不同的轴的，以及指定不同的轴，是怎样操作的。Pandas保持了Numpy对关键字axis的用法，在此我们以numpy为例进行解释。 shape与axis ...
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pandas中dropna（）参数详解 DataFrame.dropna( axis=0, how=‘any’, thresh=None, subset=None, inplace=False) 1.axis参数确定是否删除包含缺失值的行或列 axis=0或axis='index’删除含有缺失值的行， axis=1或axis='columns’删除含有缺失值的列， import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"name": ['Alfr
Pandas系列(九)axis参数理解
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文章目录生成数据单行或者单列操作按行或者列聚合按axis=0/index执行mean聚合操作按axis=1/columns执行mean聚合操作再次举例，加深理解 axis=0或者"index"： 如果是单行操作，就指的是某一行。 如果是聚合操作，指的是跨行cross rows。 axis=1或者"columns"： 如果是单列操作，就指的是某一列。 如果是聚合操作，像求均值这样的，指的是跨列cross columns。 生成数据 单行或者单列操作 按行或者列聚合 按axis=0/in
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因此，理解了NumPy的axis后，对Pandas中的axis参数的理解也会很容易。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [numpy, pandas 中 axis ...
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