Pandas 轴：揭秘数据帧的维度

Pandas 中的轴：理解数据结构的维度

简介

Pandas 是 Python 数据分析领域的一个强大工具，它能够轻松处理和操作复杂的数据结构。本文将探讨 Pandas 中的关键概念——轴，它对于理解数据帧的结构和操作方式至关重要。

什么是轴？

轴代表数据帧的维度。在 Pandas 中，数据帧是二维表，由行和列组成。因此，数据帧有两个轴：

• 行轴（axis=0）： 表示数据帧的行，从 0 开始编号。
• 列轴（axis=1）： 表示数据帧的列，从 0 开始编号。

轴操作

轴的概念在 Pandas 的许多操作中都至关重要。例如，当我们对数据帧应用聚合函数（如求和或平均值）时，我们可以指定要沿哪个轴进行聚合：

• axis=0（行轴）： 沿行聚合，将每个列的数据聚合成一个值。
• axis=1（列轴）： 沿列聚合，将每个行的数据聚合成一个值。

示例

考虑以下数据帧：

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'],
    'Age': [20, 25, 30]
}

df = pd.DataFrame(data)

如果我们想计算每个人的平均年龄，我们可以使用 axis=0：

df.mean(axis=0)

这将产生以下输出：

Name    Alice
Age     25.0
dtype: object

相反，如果我们想计算每列（Name和Age）的平均值，我们可以使用 axis=1：

df.mean(axis=1)

这将产生以下输出：

0    20.0
1    25.0
2    30.0
dtype: float64

错误处理：轴上的聚合

当在单行数据帧上应用沿列聚合（axis=1）时，可能会遇到问题。在这种情况下，Pandas 会将结果转换为一个标量值，而不是一个系列。

要获得正确的按列计算的平均值，可以使用 skipna=True 参数：

df.mean(axis=0, skipna=True)

这将忽略任何 NaN 值，确保聚合仅对有效值执行。

结论

理解 Pandas 中的轴对于有效地处理和操作数据帧至关重要。通过指定正确的轴，我们可以轻松地对数据进行聚合、排序和操作，以获得有意义的见解。

常见问题解答

1. 什么是 Pandas 中的数据帧？
数据帧是 Pandas 中的一个二维表，由行和列组成。

2. Pandas 中有多少个轴？
有两个轴：行轴（axis=0）和列轴（axis=1）。

3. 如何对行进行聚合？
使用 axis=0 进行行轴上的聚合。

4. 如何对列进行聚合？
使用 axis=1 进行列轴上的聚合。

5. 如何避免在单行数据帧上沿列聚合时出现问题？
使用 skipna=True 参数忽略 NaN 值。