Pandas 中 axis 的含義

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Suraj Joshi 2021年1月22日
Pandas Pandas DataFrame Row Pandas DataFrame Column
Pandas 中 axis 的含義

本教程解釋了在 DataFrames 和 Series 等 Pandas 物件的各種方法中使用的 axis 引數的含義。

import pandas as pd

empl_df = pd.DataFrame(
    {
        "Name": ["Jon", "Willy", "Mike", "Luna", "Sam", "Aliza"],
        "Age": [30, 33, 35, 30, 30, 31],
        "Weight(KG)": [75, 75, 80, 70, 73, 70],
        "Height(meters)": [1.7, 1.7, 1.85, 1.75, 1.8, 1.75],
        "Salary($)": [3300, 3500, 4000, 3050, 3500, 3700],
    }
)

print(empl_df)

輸出：

    Name  Age  Weight(KG)  Height(meters)  Salary($)
0    Jon   30          75            1.70       3300
1  Willy   33          75            1.70       3500
2   Mike   35          80            1.85       4000
3   Luna   30          70            1.75       3050
4    Sam   30          73            1.80       3500
5  Aliza   31          70            1.75       3700

我們使用 DataFrame empl_df 來解釋如何在 Pandas 方法中使用 axis 引數。

在 Pandas 方法中使用 axis 引數

axis 引數指定在 DataFrame 中應用特定方法或函式的方向。axis=0 代表函式是列式應用，axis=1 表示函式是行式應用在 DataFrame 上。

如果我們按列應用函式，我們將得到一個單行的結果；如果按行應用函式，我們將得到一個單列的 DataFrame。

示例：在 Pandas 方法中使用 axis=0

import pandas as pd

empl_df = pd.DataFrame(
    {
        "Name": ["Jon", "Willy", "Mike", "Luna", "Sam", "Aliza"],
        "Age": [30, 33, 35, 30, 30, 31],
        "Weight(KG)": [75, 75, 80, 70, 73, 70],
        "Height(meters)": [1.7, 1.7, 1.85, 1.75, 1.8, 1.75],
        "Salary($)": [3300, 3500, 4000, 3050, 3500, 3700],
    }
)
print("The Employee DataFrame is:")
print(empl_df, "\n")

print("The DataFrame with mean values of each column is:")
print(empl_df.mean(axis=0))

輸出：

The Employee DataFrame is:
    Name  Age  Weight(KG)  Height(meters)  Salary($)
0    Jon   30          75            1.70       3300
1  Willy   33          75            1.70       3500
2   Mike   35          80            1.85       4000
3   Luna   30          70            1.75       3050
4    Sam   30          73            1.80       3500
5  Aliza   31          70            1.75       3700

The DataFrame with mean values of each column is:
Age                 31.500000
Weight(KG)          73.833333
Height(meters)       1.758333
Salary($)         3508.333333
dtype: float64

它計算 DataFrame empl_df 的按列平均值。平均值只計算有數值的列。

如果我們設定 axis=0，它將通過對該列的行值進行平均來計算每列的平均值。

例子在 Pandas 方法中使用 axis=1

import pandas as pd

empl_df = pd.DataFrame(
    {
        "Name": ["Jon", "Willy", "Mike", "Luna", "Sam", "Aliza"],
        "Age": [30, 33, 35, 30, 30, 31],
        "Weight(KG)": [75, 75, 80, 70, 73, 70],
        "Height(meters)": [1.7, 1.7, 1.85, 1.75, 1.8, 1.75],
        "Salary($)": [3300, 3500, 4000, 3050, 3500, 3700],
    }
)
print("The Employee DataFrame is:")
print(empl_df, "\n")

print("The DataFrame with mean values of each row is:")
print(empl_df.mean(axis=1))

輸出：

The Employee DataFrame is:
    Name  Age  Weight(KG)  Height(meters)  Salary($)
0    Jon   30          75            1.70       3300
1  Willy   33          75            1.70       3500
2   Mike   35          80            1.85       4000
3   Luna   30          70            1.75       3050
4    Sam   30          73            1.80       3500
5  Aliza   31          70            1.75       3700

The DataFrame with mean values of each row is:
0     851.6750
1     902.4250
2    1029.2125
3     787.9375
4     901.2000
5     950.6875
dtype: float64

它計算 DataFrame empl_df 的行平均值，換句話說，它將計算每行的平均值，通過對該行的數值型別的列值進行平均。我們將在最後得到一個單列的每行平均值。

作者： Suraj Joshi
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Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.

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