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El eje pitón exactamente cómo definirlo? Ya sea que estén trama de datos en nombre de las filas o columnas? Considere el siguiente código:
>>>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
Si llamamos df.mean (eje Y = 1), obtenemos la media calculada por fila
>>> df.mean(axis=1)
0 1
1 2
2 3
Sin embargo, si llamamos df.drop ((nombre, Eje = 1), que en realidad elimina uno, en lugar de uno:
>>> df.drop("col4", axis=1)
col1 col2 col3
0 1 1 1
1 2 2 2
2 3 3 3
Alguien me ayuda a entender cuál es el verdadero significado de la pandas, numpy, scipy Entre los tres parámetros de los ejes hacer?
La votación más alta respuesta revela la naturaleza del problema:
eje realidad, el problema se entiende tienen un problema, df.mean de hecho, es tomar el promedio de todas las columnas en cada línea, en lugar de dejar la media de cada columna. Tal vez el más simple es recordar eje = 0 interbancaria Representante (abajo) , el eje = 1 Representante través de las columnas (ancho) , como un método de operación del adverbio (Nota del traductor)
En otras palabras:
- Realizaron utilizando el valor de 0 indica hacia abajo a lo largo de cada etiqueta de la columna o fila método \ valor de índice
- 1 representa un valor que se utiliza a lo largo de cada fila o columna de la plantilla de etiqueta correspondiente para realizar un método
La figura trama de datos que representa el eje de representar significados de 0 y 1:
El eje utiliza para definir array más de unidimensional de las propiedades, los datos bidimensionales con dos ejes: el eje 0 a lo largo de la línea vertical hacia abajo, la primera 1 a lo largo de un eje que se extiende en la dirección de la fila horizontal.
Por lo tanto, un primer problema que Liezi df.mean (eje = 1) representa la dirección horizontal media calculada a lo largo de la columna, mientras que el segundo Liezi df.drop (nombre, eje = 1) representativa de la etiqueta de nombre que corresponde a la columna (s) en la dirección horizontal elimina secuencialmente.
