pythonaxis1
㈠ 用python對10個數進行排序
sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last')
by:可以填入字元串或者字元串組成的列表。也就是說，如果axis=0，那麼by="列名"；如果axis=1，那麼by="行名"。
axis:{0 or 『index』, 1 or 『columns』}, default 0，意思就是如果axis=0，就按照索引排序，即縱向排序；如果axis=1，則按列排序，即橫向排序。默認是axis=0。
ascending:輸入布爾型，True是升序，False是降序，也可以可以是[True,False]，即第一個欄位升序，第二個欄位降序 。
inplace: 輸入布爾型，是否用排序後的數據框替換現有的數據框（這個在之前的文章寫過很多次了~）
kind:排序的方法，{『quicksort』, 『mergesort』, 『heapsort』}，默認是使用『quicksort』。這個參數用的比較少，大家可以試一試。
na_position :{『first』, 『last』}，缺失值的排序，也就說決定將缺失值放在數據的最前面還是最後面。first是排在前面，last是排在後面，默認是用last。
創建數據表：
scores=pd.DataFrame([[87,56,85],[46,87,97],[34,65,86]],
columns=['jack','rose','mike'])
scores
『rose』這一列進行降序排序：
df_sc=scores.sort_values(by='rose',ascending=False)
df_sc
『mike』這一列進行升序排序：
df_sc=scores.sort_values(by='mike',ascending=True)
df_sc
對第0行進行升序排序：
scores.sort_values(by=0,axis=1,ascending=True)
我們再嘗試對第1行進行升序，第0行進行降序：
scores.sort_values(by=[1,0],axis=1,ascending=[True,False]
㈡ python數據分析里axis=0/1 行列定義為什麼每次都不同
Pandas保持了Numpy對關鍵字axis的用法，用法在Numpy庫的詞彙表當中有過解釋：
軸用來為超過一維的數組定義的屬性，二維數據擁有兩個軸：第0軸沿著行的垂直往下，第1軸沿著列的方
向水平延伸。
如果簡單點來說，就是0軸匹配的是index， 涉及上下運算；1軸匹配的是columns, 涉及左右運算。
給你舉個栗子：
㈢ python中有將兩列數據合並為一列數據的函數么
有， 要用apply函數。一種方式：
def my_test(a, b):
return a + b
df['value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['A'], row['B']), axis=1)
apply完了產生一列新的series。注意axis=1 不能漏了 ，表示apply的方向是縱向
㈣ python axis=0是代表的行還是列
axis=0表示數組的第0軸，因為h本來就只包含1列，你直接做數組運算一下x.sum()就知道了。
㈤ python axis是什麼意思
python axis的意思是：1、【axis=0】表述列，【axis=1】表述行；2、等式【axis=i】操作就是沿第i維變化的方向進行。
python axis的意思是：
axis=0表述列
axis=1表述行
就記住axis=i，操作就是沿第i維變化的方向進行;
對於一個4*3*2*3的數組：
axis=0,操作時只有第0維的下標變化其他不變。
axis=1,操作時只有第1維的下標變化其他不變。
axis=2,操作時只有第2維的下標變化其他不變。
axis=3,操作時只有第3維的下標變化其他不變。
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以上就是小編分享的關於python axis是什麼意思的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！
㈥ 怎麼用python進行數據
pandas是本書後續內容的首選庫。pandas可以滿足以下需求：
具備按軸自動或顯式數據對齊功能的數據結構。這可以防止許多由於數據未對齊以及來自不同數據源（索引方式不同）的數據而導致的常見錯誤。.
集成時間序列功能
既能處理時間序列數據也能處理非時間序列數據的數據結構
數學運算和簡約（比如對某個軸求和）可以根據不同的元數據（軸編號）執行
靈活處理缺失數據
合並及其他出現在常見資料庫（例如基於SQL的）中的關系型運算
- #-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport osimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrameimport matplotlib.pyplot as pltimport time#下面看一下cummin函數#注意：這里的cummin函數是截止到目前為止的最小值，而不是加和以後的最小值frame = DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[-10,11,12,-13]],index = list('abc'),columns = ['one','two','three','four'])print frame.cummin()print frame
- >>>
- one two three four
- a 1 2 3 4
- b 1 2 3 4
- c -10 2 3 -13
- one two three four
- a 1 2 3 4
- b 5 6 7 8
- c -10 11 12 -13
1、pandas數據結構介紹
兩個數據結構：Series和DataFrame。Series是一種類似於以為NumPy數組的對象，它由一組數據（各種NumPy數據類型）和與之相關的一組數據標簽（即索引）組成的。可以用index和values分別規定索引和值。如果不規定索引，會自動創建 0 到 N-1 索引。
相關系數與協方差
有些匯總
㈦ python中刪除數據框某個行時，語法df.drop('列名'，axis=1)中，使用axis=1，axis=1不是表示行么
<pre t="code" l="python">data.drop(n)可以刪除第i行
import pandas as pd
data=pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])
print data.drop(0)輸出結果為 0 1 21 4 5 6
㈧ python中numpy.argmin什麼意思
numpy.argmin表示最小值在數組中所在的位置
a=[[1,4,2],[3,4,5]]
b=np.argmin(a)
結果：0
a=[[4,4,2],[3,4,5]]
b=np.argmin(a)
結果：2
#若有重復只顯示第一個最小值的位置
a=[[0,0,2],[3,4,5]]
b=np.argmin(a)
結果：0
------------------------------------
若添加axis這個參數-----求在行或者列方向上的最小值索引
axis=0表示列方向上的最小值索引，axis=1表示行方向的最小值索引
a=[[2,0,5],[3,4,1]]
b=np.argmin(a,axis=0)
結果：[0,0,1]#在列方向上2<3,0<4,1<5
a=[[2,0,5],[3,4,1]]
b=np.argmin(a,axis=1)
結果：[1,2]#在行方向上，第一行0最小，在1號位置，第二行1最小，在2號位置
㈨ python數組求和
在數組和矩陣中使用sum: 對數組b和矩陣c,代碼b.sum()，np.sum(b),c.sum(),np.sum(c)都能將b、c中的所有元素求和並返回單個數值。
但是對於二維數組b，代碼b.sum(axis=0)指定對數組b對每列求和，b.sum(axis=1)是對每行求和，返回的都是一維數組（維度降了一維）。
而對應矩陣c，c.sum(axis=0)和c.sum(axis=1)也能實現對列和行的求和，但是返回結果仍是二維矩陣。
# 定義函數，arr 為數組，n 為數組長度，可作為備用參數，這里沒有用到。
def_sum(arr,n):
# 使用內置的 sum 函數計算。
return(sum(arr))
# 調用函數
arr=[]
# 數組元素
arr=[12,3,4,15]
# 計算數組元素的長度
n=len(arr)
ans=_sum(arr,n)
# 輸出結果
print('數組元素之和為',ans)
(9)pythonaxis1擴展閱讀：
python數組使用：
python 數組支持所有list操作，包括 .pop、.insert 和 .extend。另外，數組還提供從文件，讀取和存入文件的更快的方法，列如如 .frombytes 和 .tofile，如下所示我們定義一個數組。
from array import arrayarr=array('d',(a for a in range(5)))print(arr)。
arr=array('d',(a for a in range(5)))從這個代碼中可以看出，一個數組的定義需要傳入的不只是值還有類型。
可以是(must be c, b, B, u, h, H, i, I, l, L, f or d)。