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Python之NumPy(axis=0 与axis=1)区分详解
脚本专栏 2024/10/1 佚名
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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？考虑以下代码：

>df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], columns=["col1", "col2", "col3", "col4"])
>df
  col1 col2 col3 col4
  0   1   1   1   1
  1   2   2   2   2
  2   3   3   3   3

如果我们调用df.mean(axis=1),我们将得到按行计算的均值

> df.mean(axis=1)
0  1
1  2
2  3

然而，如果我们调用 df.drop((name, axis=1),我们实际上删掉了一列，而不是一行：

> df.drop("col4", axis=1)
  col1 col2 col3
0   1   1   1
1   2   2   2
2   3   3   3

Can someone help me understand what is meant by an "axis" in pandas/numpy/scipy"text-align: center">Python之NumPy(axis=0 与axis=1)区分详解

axis参数作用方向图示

另外，记住，Pandas保持了Numpy对关键字axis的用法，用法在Numpy库的词汇表当中有过解释：

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。

所以问题当中第一个列子 df.mean(axis=1)代表沿着列水平方向计算均值，而第二个列子df.drop(name, axis=1) 代表将name对应的列标签（们）沿着水平的方向依次删掉。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

标签：
NumPy,axis
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