Was bedeutet Achse in Pandas?

Question

Hier ist mein Code zum Generieren eines DataFrames:

import pandas as pd
import numpy as np

dff = pd.DataFrame(np.random.randn(1,2),columns=list('AB'))

dann habe ich das DataFrame erhalten:

+------------+---------+--------+
|            |  A      |  B     |
+------------+---------+---------
|      0     | 0.626386| 1.52325|
+------------+---------+--------+

Wenn ich den Befehl eingebe :

dff.mean(axis=1)

Ich erhielt :

0    1.074821
dtype: float64

Laut der Referenz von Pandas steht axis=1 für Spalten und ich erwarte, dass das Ergebnis des Befehls wie folgt aussieht:

A    0.626386
B    1.523255
dtype: float64

Also hier ist meine Frage: Was bedeutet axis in Pandas?

Answer 1

Zum Beispiel, wenn du df.shape benutzt, erhältst du als Ausgabe ein Tupel, das die Anzahl der Zeilen und Spalten im Datenrahmen enthält.

In [10]: movies_df.shape
Out[10]: (1000, 11)

In dem obigen Beispiel gibt es 1000 Zeilen und 11 Spalten im Filmdatenrahmen, wobei 'row' an der Indexposition 0 und 'column' an der Indexposition 1 des Tupels erwähnt wird. Daher steht 'axis=1' für Spalte und 'axis=0' für Zeile.

Credits: Github

Answer 2

Axis = 0 bedeutet von oben nach unten Axis = 1 bedeutet von links nach rechts

sums[key] = lang_sets[key].iloc[:,1:].sum(axis=0)

Das gegebene Beispiel summiert alle Daten in der Spalte == key.

Answer 3

Ich verstehe es so :

Wenn Ihr Geschäftsvorfall erfordert, dass Sie in einem DataFrame von links nach rechts/rechts nach links traversieren, verschmelzen Sie anscheinend Spalten d. h. Sie arbeiten mit verschiedenen Spalten. Dies ist Achse =1

Beispiel

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.mean(axis=1)

0    1.5
1    5.5
2    9.5
dtype: float64

df.drop(['A','B'],axis=1,inplace=True)

    C   D
0   2   3
1   6   7
2  10  11

Zu beachten ist hier, dass wir auf Spalten arbeiten

Ebenso, wenn Ihr Geschäftsvorfall erfordert, dass Sie in einem DataFrame von oben nach unten/unten nach oben traversieren, verschmelzen Sie Zeilen. Dies ist Achse=0.

Answer 4

Ich bin ein Anfänger in pandas. Aber so verstehe ich die Achse in pandas:

---

Achse Konstant Veränderlich Richtung

---

0 Spalte Zeile Abwärts |

---

1 Zeile Spalte Nach rechts -->

---

Um also den Mittelwert einer Spalte zu berechnen, sollte diese bestimmte Spalte konstant sein, aber die Zeilen darunter können sich (verändern), also ist es Achse=0.

Ebenso, um den Mittelwert einer Zeile zu berechnen, sollte diese bestimmte Zeile konstant sein, aber sie kann sich durch verschiedene Spalten (verändern), also Achse=1.

Answer 5

Viele Antworten hier haben mir sehr geholfen!

Falls Sie verwirrt sind von den unterschiedlichen Verhaltensweisen von axis in Python und MARGIN in R (wie bei der apply Funktion), finden Sie vielleicht einen Blog-Eintrag, den ich geschrieben habe, interessant: https://accio.github.io/programming/2020/05/19/numpy-pandas-axis.html.

Im Wesentlichen:

• Ihre Verhaltensweisen sind interessanterweise einfacher zu verstehen mit einem dreidimensionalen Array als mit zweidimensionalen Arrays.
• In den Python-Paketen numpy und pandas gibt der Achsenparameter in der Summenfunktion tatsächlich an, dass numpy den Durchschnitt aller Werte berechnen soll, die in Form eines Arrays[0, 0, ..., i, ..., 0] abgerufen werden können, wobei i alle möglichen Werte durchgeht. Der Prozess wird mit der Position von i fixiert wiederholt und die Indizes der anderen Dimensionen ändern sich nacheinander (vom am weitesten rechts stehenden Element). Das Ergebnis ist ein n-1-dimensionales Array.
• In R lässt der MARGINS-Parameter die apply Funktion den Durchschnitt aller Werte berechnen, die in Form eines Arrays[, ... , i, ... ,] abgerufen werden können, wobei i alle möglichen Werte durchgeht. Der Prozess wird nicht wiederholt, wenn alle i-Werte durchgegangen wurden. Daher ist das Ergebnis ein einfacher Vektor.