如何在Pandas中使用axis=0和axis=1

在这篇文章中，我们将讨论如何用Python在pandas中使用axis=0和axis=1。

有时我们需要只对行进行操作，有时只对列进行操作，在这种情况下，我们要指定axis参数。在这篇文章中，让我们看几个例子来了解何时以及如何使用axis参数。在pandas中，axis = 0指的是水平axis或行，axis = 1指的是垂直axis或列。

AXIS =0

当axis被设置为零，同时执行一个特定的动作时，该动作将在满足条件的行上执行。

Dataset Used:

例子：使用axis=0

# importing packages
import pandas as pd
  
# importing our dataset
df = pd.read_csv('hiring.csv')
  
# dropping the column named 'experience'
df = df.drop([0, 3], axis=0)
  
# 'viewing the dataframe
df.head()

输出:

例子：使用axis=0

# importing packages
import pandas as pd
  
# creating a dataset
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9], [10, 11, 12]],
                  columns=['a', 'b', 'c'])
  
# viewing the dataFrame
print(df)
  
# finding mean by rows
df.mean(axis='rows')

输出:

AXIS=1

当axis被设置为一，同时执行一个特定的动作时，该动作将在满足条件的列上执行。

例子：使用axis=1

# importing packages
import pandas as pd
  
# importing our dataset
df = pd.read_csv('hiring.csv')
  
# dropping the column named 'experience'
df = df.drop(['experience'], axis=1)
  
# 'viewing the dataframe
df.head()

输出:

例子：使用axis=1

# importing packages
import pandas as pd
  
# creating a dataset
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9], [10, 11, 12]], 
                  columns=['a', 'b', 'c'])
  
# viewing the dataFrame
print(df)
  
# finding mean by columns
df.mean(axis='columns')

输出: