Pandas的axis引數

1、axis = 0 或者 axis = 'index'

• 如果是單行操作，就是指某一行

• 如果是聚合操作，指的就是跨行corss rows

2、axis = 1 或者 axis = 'columns'

• 如果是單列操作，就是指某一列

• 如果是聚合操作，指的就是跨列corss columns

按哪個axis,就是這個axis要動起來（類似被for遍歷），其他的axis保持不動

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
    np.arange(12).reshape(3, 4),
    columns
 
=['A', 'B', 'C', 'D']
)
print(df)

# 1. 單列drop,就是刪除某一列
# 代表的就是刪除某列
print('*' * 50)
print(df.drop('A', axis=1))

# 2. 單行drop, 就是刪除某行
# 代表的就是刪除某行
print('*' * 50)
print(df.drop(1, axis=0))

# 3. 按axis=0/index執行mean聚合操作
# 反直覺：輸出的不是每行的結果，而是每列的結果
print('*' * 50)
print(df.mean(axis=0))

# 4. 按axis=1/columns執行聚mean合操作
 

# 反直覺：輸出的不是每行的結果，而是每列的結果
print('*' * 50)
print(df.mean(axis=1))

# 5. 再次舉例，加深理解
print('*' * 50)


def get_sum_value(x):
    return x['A'] + x['B'] + x['C'] + x['D']


df['sum_value'] = df.apply(get_sum_value, axis=1)
print(df)