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Python干货,不用再死记硬背pandas关于轴的概念?

Python作为数据分析的优秀语言,如果Excel不能满足你,不妨可以出去见见世面,对于熟练掌握一门编程语言,哪怕是VBA,再去学习其他语言也是非常轻松的,不同语言轮子不同,各取所需。例如我师父就玩转各大语言,最终在Python上开始做知识输出。

前言

axis 表示轴,是处理多维数据时用于表示维度方向的概念,在 pandas 中大部分的方法都有 axis 参数,因为 pandas 需要调用者告诉他,需要处理的是哪个维度的数据。

本文将分享我对 axis 的理解,希望帮助你更好理解 axis 的概念,这些概念不仅仅应用在 pandas ,同样适合于其他相关的库的理解(如 numpy 中的3维或以上的处理)。

通过本文你将学到以下内容:

- 怎么理解不同方法中的 axis 参数的含义

不要死记硬背

有小伙伴会说,axis 这很简单啊,不就是**0表示行,1表示列**,还需要学啥呢?但是,你会发现在 pandas 中,有些方法好像对于 axis 的含义是相反的。

来看些例子,我们有如下数据:

- 3列数据,每列数据都是1到3的数字

"删除第2列",代码如下:

- df.drop('col2',axis=1) ,其中 axis=1 ,表明删除列

"删除第2行",代码如下:

- df.drop(1,axis=0) ,其中 axis=0 ,表明删除行

这看起来很好理解,对吧。我们继续,不妨你在看答案之前,自己尝试思考一下 axis 的值是啥。

"为每一行求平均值" ,代码如下:

咦?为什么是 axis = 1 呢?根据直觉,你可能第一时间想到的是 axis = 0 吧。说好的 **0表示行,1表示列** 呢?

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190718A03RIC00?refer=cp_1026
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