pandas模块mean函数axis使用--python3环境

1、参考pandas文档drop可知：

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

其中常用的参数有：

labels：标签或列表

axis：按那个方向检索 0：按逐行索引向下走   1;按逐列 向右走

columns： 列名

2、df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4) , columns = ['列1','列2','列3','列4'])

print(df4)

print(df4.mean(axis=1))  #等于1: 按列检索。 

3、print(df4.mean(axis=1))  #等于1: 按列走，因为求平均，所以 求出

第一行4个列的平均 第二行4个列的平均  直到第3行4个列的平均

类似糖葫芦  ：

这是max min mean 情况

axis = 1 水平拉一条线。对该串求平均

axis= 0 垂直拉一条线。对该串求平均

4、df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4) , columns = ['列1','列2','列3','列4'])

print(df4)

print("----df4 axis=")

print(df4.mean(axis=0))  axis=0按行index下走串糖葫芦。

可以穿4列

         列1        列2        列3        列4

0  2.789810 -1.122641 -0.908329  0.445038

1 -0.849505 -1.549593 -0.262389 -1.373809

2 -1.408908 -1.315790 -0.456302  0.305416

----df4 axis=

列1    0.177132

列2   -1.329341

列3   -0.542340

列4   -0.207785

5、df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4) , columns = ['列1','列2','列3','列4'])

print(df4)

print("----df4 max(axis=0)")

print(df4.max(axis=0))  等于0 index  可以求4列max

         列1        列2        列3        列4

0  2.789810 -1.122641 -0.908329  0.445038

1 -0.849505 -1.549593 -0.262389 -1.373809

2 -1.408908 -1.315790 -0.456302  0.305416

求max axis = 0

列1    2.789810

列2   -1.122641

列3   -0.262389

列4    0.445038

6、小结：

参考官网drop 文档 0：index    ，  1: column

所以，设定axis是为确定标签是属于column还是index方向的。

对max min mean这些，按方向串糖葫芦看能穿几串。