Pandas系列 如何使用axis引數

2021-08-20 13:16:00 字數 2327 閱讀 4671

剛開始使用axis引數的時候覺得很困惑,不清楚什麼時候用axis=0,什麼時候該用axis=1. 看了些教程後茅塞頓開,這篇文章就是對axis引數使用的一些總結。

data = pd.read_csv(r'd:/python/wholesale customers data.csv')

print(data.head())

channel  region  fresh  milk  grocery  frozen  detergents_*****  delicassen

0 2 3 12669 9656 7561 214 2674 1338

1 2 3 7057 9810 9568 1762 3293 1776

2 2 3 6353 8808 7684 2405 3516 7844

3 1 3 13265 1196 4221 6404 507 1788

4 2 3 22615 5410 7198 3915 1777 5185

如果想刪除最後一列delicassen該怎麼做呢?

print(data.drop('delicassen', axis=1).head())
channel  region  fresh  milk  grocery  frozen  detergents_*****

0 2 3 12669 9656 7561 214 2674

1 2 3 7057 9810 9568 1762 3293

2 2 3 6353 8808 7684 2405 3516

3 1 3 13265 1196 4221 6404 507

4 2 3 22615 5410 7198 3915 1777

#同理,如果我們要刪除多列,只需要向函式傳遞多個列的名稱,相當於y軸在水平方向移動列多格.

data.drop(['delicassen', 'channel'], axis=1).head()
相應的如果要刪除某行 axis = 0

刪除第二行

data.drop(2, axis = 0)
channel  region  fresh  milk  grocery  frozen  detergents_*****  delicassen

0 2 3 12669 9656 7561 214 2674 1338

1 2 3 7057 9810 9568 1762 3293 1776

3 1 3 13265 1196 4221 6404 507 1788

4 2 3 22615 5410 7198 3915 1777 5185

5 2 3 9413 8259 5126 666 1795 1451

#假設我們要對每一行求平均值,這時axis = 0 是對列進行計算

print(data.mean(axis=0).head())

channel        1.322727

region 2.543182

fresh 12000.297727

milk 5796.265909

grocery 7951.277273

dtype: float64

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