Numpy，Series和DataFrame中的axis取值

最新推荐文章于 2025-07-05 22:54:50 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-05 22:54:50 发布 · 1k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文针对Numpy、Pandas及DataFrame中axis参数的使用进行了解析，明确指出axis=0代表按列操作（上下方向），axis=1则表示按行操作（左右方向）。并提供了具体的应用实例。

这个问题主要是对于Numpy、Pandas或者DataFrame中的axis取值问题的疑惑，我们知道axis可以取值0或1，但是有时候axis=1时看起来有时候代表是行，有时候指的是列，具体的问题描述可以看：https://www.zhihu.com/question/58993137

然后我找了两篇相关的文章总结出下面的结论：

  • axis=0 是把columns保存下来，是上下运动
  • axis=1 是把index保存下来，是左右运动

具体可以参考下面两篇文章：

https://www.zhihu.com/question/58993137
https://blog.youkuaiyun.com/Rango_lhl/article/details/50542887

Pandas库之Series和DataFrame基础语法
ChanCherry的博客
12-29 1557
Pandas库的引用 Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具。pandas基于Numpy实现，常与Numpy和Matplotlib一同使用。 Numpy VS Pandas： Numpy Pandas 提供基础数据类型 ndarray，可表达N维数组 基于ndarray的扩展数据类型Series，DataFrame 关注数据的结构表达（注重维度） 关注数据的应用表达（怎么更有效的提取这些数据以及运算） 维度：数据间关系 数据与索引间关系 序列Seri
python series取值_Python数据分析-Pandas（Series与DataFrame）
weixin_39543758的博客
12-15 872
Pandas介绍：pandas是一个强大的Python数据分析的工具包，是基于NumPy构建的。Pandas的主要功能：1)具备对其功能的数据结构DataFrame、Series2)集成时间序列功能3)提供丰富的数学运算和操作4)灵活处理缺失数据python里面安装、引入方式：安装方法：pip install pandas引用方法：import pandas as pdSeries数组的创建：创建...
numpy中axis的取值问题
肥仔的博客
02-27 305
示例： np.sum([[1,2],[3,4]],axis=0) #取0时按列求和 array=[4,6] np.sum([[1,2]，[3,4]],axis=1) #取1时按行求和 array=[3,7]
series选取值_pandas中dataFrame的取值和计算操作
weixin_31233537的博客
01-12 1302
dataFrame中的值以矩阵的形式存在，在访问值时需要带上行索引或者列索引。1、dataFrame简单的取值方法import pandas as pddef createDataFrame():d = {'a':[1,2,3,4,5],'b':[6,2,3,6,0],'c':[4,2,3,6,7],'d':[5,3,2,4,5],'e':[6,7,4,5,8]}df = pd.DataFrame...
Python 数据分析：DataFrame，说人话，axis=0 到底是行还是列？无论如何都理解不了的话还可以谐音记忆，一辈子不混难忘！
最新发布
libofsdnu的博客
07-05 1070
本文主要讲解了Python中DataFrame的axis参数理解问题。通过示例代码演示了axis=0/1在数据操作中的实际含义：axis=0表示"跨行"操作（实际作用于列向量），axis=1表示"跨列"操作（实际作用于行向量）。文章提供了"零列一行"的谐音记忆法（凛冽一航），并通过计算学生成绩单中科目总分和个人总分的具体案例，澄清了常见的理解误区。最后指出Series类型数据只有axis=0的注意事项，建议通过df.sum(axis=1)这种整体操
Series和DataFrame的数据取值与选择
热门推荐
分享数据科学家的自我修养
07-01 2万+
数据取值与选择 NumPy数据取值的方法，包括取值操作（如arr[2, 1]）、切片操作（如arr[:, 1:5]）、掩码操作（如arr[arr > 0]）、花哨的索引操作（如arr[0, [1, 5]]），以及组合操作（如arr[:, [1, 5]]）。在NumPy的二维数组里，data[0]返回第一行，而在DataFrame中，data['col0']返回第一列。import numpy...
Python pandas.DataFrame.set_axis函数方法的使用
m0_60105488的博客
07-28 1006
Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.set_axis方法的使用。 原文地址：Python pandas.DataFrame.set_axis函数方法的使用 ...
pandas.DataFrame.cumsum()方法axis使用说明和示例
weixin_36222134的博客
08-31 7519
官方API给的解释如下 axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 The index or the name of the axis. 0 is equivalent to None or ‘index’. 就是说axis默认值为0，可设成0或1两个值 当axis=1时，是按列累加和的，例子如下： import pandas as ...
pandas的Series和DataFrame
weixin_46704813的博客
10-25 2067
文章目录一、pandas的核心类二、Series(数据系列)带标签的数组1.创建Series对象2.Series切片和索引读取文件二、Dataframe 二维，Series容器1.将字典转换为二维数组2. 一、pandas的核心类 Series（一位数组）、DataFrame（二维数组）、Index（索引） 二、Series(数据系列)带标签的数组 1.创建Series对象 2.Series切片和索引 读取文件 csv、excel、sql… 读取csv文件：pd.read_csv("./路径") 二、Da
2020-004 pandas与numpy中神奇的axis
qq_24992725的博客
01-12 382
pandas与numpy中神奇的axis 最近在百奥智汇兼职，基本上比较重的工作就在数据处理，所以pandas和numpy用的比较多。 不知不觉中，pandas各种函数越用越熟练，但是总要靠结果来推算到底应该指定axis=0还是1，你有没有这种经历呢？ 经过摸索，我找到了一种axis利于记忆也好解释的理论。下面一起来看看吧！ 核心内容 axis是你要操作的轴。 pandas 导入包，创建一个3X4的dataframe。 import pandas as pd import numpy as np data
pandas分组统计 - groupby功能 多列聚合分组 和 MultiIndex取值 DataFrame双重索引取值
0x8g1T9E-
03-02 4750
数据分组 分组统计 - groupby功能 ① 根据某些条件将数据拆分成组 ② 对每个组独立应用函数 ③ 将结果合并到一个数据结构中 Dataframe在行（axis=0）或列（axis=1）上进行分组，将一个函数应用到各个分组并产生一个新值，然后函数执行结果被合并到最终的结果对象中。 df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs).
【pandas】对整个DataFrame使用apply方法及一些注意事项（设置axis，空值陷阱，获取index列信息）
takedachia的博客
02-27 5157
在pandas中，“apply+lambda函数”是数据批量处理最效率、最简洁的方法。 本文讲述一些注意事项。
Python数据分析中 DataFrame axis=0与axis=1的理解
SHANG__HC的博客
02-13 478
python中的axis究竟是如何定义的呢？他们究竟代表是DataFrame的行还是列？ 直接上代码 people=DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis']) ...
2021-10-17 Python数据分析学习（二）——如何从Series和DataFrame中取值
Albus_Rowe的博客
10-17 992
Python数据分析学习（二） 1. Series的取值 1.1 values from pandas import Series emp = ['001','002','003'] name = ['王者','青铜','黑铁'] se = Series(data=name,index=emp) print(se) print(se.values) 运行结果： 001 王者 002 青铜 003 黑铁 dtype: object ['王者' '青铜' '黑铁'] values获取数据的
如何理解并记忆DataFrame中的Axis参数
Laurence的技术博客
12-28 1777
当我们遇到有axis参数的方法时，脑子里的第一反应应该是：这个方法一定是沿着某一方向进行某种“聚合”或者“过滤”操作。在此场景下，Axis参数就是用来设定操作方向的：垂直方向还是水平方向。
axis在python中是什么意思_在Python panda的dataframe对象中，axis=0或axis=1是什么意思？,PythonPandas,DataFrame,中轴,意义,axis0,...
weixin_39567169的博客
12-24 916
Python Pandas的DataFrame对象中轴的意义，axis=0 或者axis=1代表什么意义？通常来说：axis = 0代表行， axis=1代表列。一、从删除操作来看axis：举个例子，创建一个dataframe变量df：df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index = list('1234'),columns = list('...
pandas中的axis=0,axis=1,傻傻分不清楚
dili8870的博客
11-30 1047
简单的来记就是axis=0代表往跨行（down)，而axis=1代表跨列（across) 轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴： 第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸。 换句话说: 使用0值表示沿着每一列或行标签/索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签横向执行对应的方法 举例1: df.mean(axi...
Pandas之Series、DataFrame和axis
Twilightuse93的专栏
07-04 3536
最近在学习数据挖掘的相关知识，要利用Python进行数据分析，那么pandas必不可少，作为python数据分析利器，pandas以快速，高效著称。 为了更加方便地处理数据，pandas创造了自己的数据类型：Series，DataFrame。找到了[pandas的数据结构](http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/18010307)的博文()，相
dataframe的.rank用法
06-15
`.rank` 方法用于计算 Pandas DataFrame 或 Series 中元素的排名。该方法支持多种参数以灵活地控制排名的计算方式，例如处理相同值的排序规则、是否升序以及在行或列上进行排名等。 以下是 `.rank` 方法的主要参数...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值