我一直很困惑 python 轴是如何定义的，以及它们是指 DataFrame 的行还是列。考虑下面的代码:
>>> 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
因此，如果我们调用 df.mean(axis=1)，我们将得到各行的平均值:
>>> df.mean(axis=1)
0 1
1 2
2 3
但是，如果我们调用 df.drop(name, axis=1)，我们实际上是删除一列，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
谁能帮我理解 pandas/numpy/scipy 中的“轴”是什么意思？
附带说明，DataFrame.mean 可能定义错误。它在 DataFrame.mean 的文档中说axis=1 应该表示列的平均值，而不是行...
最佳答案
可能最简单的方法是将其记住为 0=down 和 1=across。
这意味着:
axis=0 将方法应用到每一列或行标签(索引)。axis=1 将方法应用于每一行或列标签。这是一张显示每个轴所指的 DataFrame 部分的图片:
记住 Pandas 遵循 NumPy 对 axis 一词的使用也很有用。用法在 NumPy 的 glossary of terms 中有解释。 :
Axes are defined for arrays with more than one dimension. A 2-dimensional array has two corresponding axes: the first running vertically downwards across rows (axis 0), and the second running horizontally across columns (axis 1). [my emphasis]
因此，关于问题中的方法，df.mean(axis=1) 似乎是正确定义的。它采用横向跨列条目的平均值，即沿每个单独的行。另一方面，df.mean(axis=0) 将是一个垂直向下跨行的操作。
同样，df.drop(name, axis=1) 指的是对列标签的操作，因为它们直观地穿过水平轴。指定 axis=0 将使该方法改为作用于行。
关于python - Pandas Dataframe/Numpy 数组 "axis"定义中的歧义，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25773245/
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