pythonaxis1
㈠ 用python对10个数进行排序
sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last')
by:可以填入字符串或者字符串组成的列表。也就是说，如果axis=0，那么by="列名"；如果axis=1，那么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，即纵向排序；如果axis=1，则按列排序，即横向排序。默认是axis=0。
ascending:输入布尔型，True是升序，False是降序，也可以可以是[True,False]，即第一个字段升序，第二个字段降序 。
inplace: 输入布尔型，是否用排序后的数据框替换现有的数据框（这个在之前的文章写过很多次了~）
kind:排序的方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}，默认是使用‘quicksort’。这个参数用的比较少，大家可以试一试。
na_position :{‘first’, ‘last’}，缺失值的排序，也就说决定将缺失值放在数据的最前面还是最后面。first是排在前面，last是排在后面，默认是用last。
创建数据表：
scores=pd.DataFrame([[87,56,85],[46,87,97],[34,65,86]],
columns=['jack','rose','mike'])
scores
‘rose’这一列进行降序排序：
df_sc=scores.sort_values(by='rose',ascending=False)
df_sc
‘mike’这一列进行升序排序：
df_sc=scores.sort_values(by='mike',ascending=True)
df_sc
对第0行进行升序排序：
scores.sort_values(by=0,axis=1,ascending=True)
我们再尝试对第1行进行升序，第0行进行降序：
scores.sort_values(by=[1,0],axis=1,ascending=[True,False]
㈡ python数据分析里axis=0/1 行列定义为什么每次都不同
Pandas保持了Numpy对关键字axis的用法，用法在Numpy库的词汇表当中有过解释：
轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方
向水平延伸。
如果简单点来说，就是0轴匹配的是index， 涉及上下运算；1轴匹配的是columns, 涉及左右运算。
给你举个栗子：
㈢ python中有将两列数据合并为一列数据的函数么
有， 要用apply函数。一种方式：
def my_test(a, b):
return a + b
df['value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['A'], row['B']), axis=1)
apply完了产生一列新的series。注意axis=1 不能漏了 ，表示apply的方向是纵向
㈣ python axis=0是代表的行还是列
axis=0表示数组的第0轴，因为h本来就只包含1列，你直接做数组运算一下x.sum()就知道了。
㈤ python axis是什么意思
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维变化的方向进行。
python axis的意思是：
axis=0表述列
axis=1表述行
就记住axis=i，操作就是沿第i维变化的方向进行;
对于一个4*3*2*3的数组：
axis=0,操作时只有第0维的下标变化其他不变。
axis=1,操作时只有第1维的下标变化其他不变。
axis=2,操作时只有第2维的下标变化其他不变。
axis=3,操作时只有第3维的下标变化其他不变。
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以上就是小编分享的关于python axis是什么意思的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！
㈥ 怎么用python进行数据
pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：
具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。.
集成时间序列功能
既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构
数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行
灵活处理缺失数据
合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算
- #-*- 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函数#注意：这里的cummin函数是截止到目前为止的最小值，而不是加和以后的最小值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数据结构介绍
两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建 0 到 N-1 索引。
相关系数与协方差
有些汇总
㈦ python中删除数据框某个行时，语法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)可以删除第i行
import pandas as pd
data=pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])
print data.drop(0)输出结果为 0 1 21 4 5 6
㈧ python中numpy.argmin什么意思
numpy.argmin表示最小值在数组中所在的位置
a=[[1,4,2],[3,4,5]]
b=np.argmin(a)
结果：0
a=[[4,4,2],[3,4,5]]
b=np.argmin(a)
结果：2
#若有重复只显示第一个最小值的位置
a=[[0,0,2],[3,4,5]]
b=np.argmin(a)
结果：0
------------------------------------
若添加axis这个参数-----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)
结果：[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)
结果：[1,2]#在行方向上，第一行0最小，在1号位置，第二行1最小，在2号位置
㈨ python数组求和
在数组和矩阵中使用sum: 对数组b和矩阵c,代码b.sum()，np.sum(b),c.sum(),np.sum(c)都能将b、c中的所有元素求和并返回单个数值。
但是对于二维数组b，代码b.sum(axis=0)指定对数组b对每列求和，b.sum(axis=1)是对每行求和，返回的都是一维数组（维度降了一维）。
而对应矩阵c，c.sum(axis=0)和c.sum(axis=1)也能实现对列和行的求和，但是返回结果仍是二维矩阵。
# 定义函数，arr 为数组，n 为数组长度，可作为备用参数，这里没有用到。
def_sum(arr,n):
# 使用内置的 sum 函数计算。
return(sum(arr))
# 调用函数
arr=[]
# 数组元素
arr=[12,3,4,15]
# 计算数组元素的长度
n=len(arr)
ans=_sum(arr,n)
# 输出结果
print('数组元素之和为',ans)
(9)pythonaxis1扩展阅读：
python数组使用：
python 数组支持所有list操作，包括 .pop、.insert 和 .extend。另外，数组还提供从文件，读取和存入文件的更快的方法，列如如 .frombytes 和 .tofile，如下所示我们定义一个数组。
from array import arrayarr=array('d',(a for a in range(5)))print(arr)。
arr=array('d',(a for a in range(5)))从这个代码中可以看出，一个数组的定义需要传入的不只是值还有类型。
可以是(must be c, b, B, u, h, H, i, I, l, L, f or d)。