Pandas常見困惑問題彙總

2021-08-15 03:58:01 字數 1305 閱讀 4259

原文請見：python pandas與numpy中axis引數的二義性

從例子入手：

>>>df = pd.dataframe([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], \


columns=["col1", "col2", "col3", "col4"])


>>>df


col1 col2 col3 col4 01


1111


2222


2333


3>>> df.mean(axis=1)01


1223


>>> df.drop("col4", axis=1)


col1 col2 col301


1112


2223


33
df.mean（axis=1）其實是在每一行上取所有列的均值，而不是保留每一列的均值，簡單來說就是axis=0代表往跨行（down)，而axis=1代表跨列（across)。

pandas保持了numpy對關鍵字axis的用法：

軸用來為超過一維的陣列定義的屬性，二維資料擁有兩個軸：第0軸沿著行的垂直往下，第1軸沿著列的方向水平延伸。

所以問題當中第乙個例子df.mean(axis=1)代表沿著列水平方向計算均值，而第二個列子df.drop(name, axis=1) 代表將name對應的列標籤沿著水平的方向依次刪掉。

下圖代表在dataframe當中axis為0和1時分別代表的含義:

pandas讀去csv檔案時，若csv檔名含有中文或者檔案路徑含有中文，則會報錯如下：

oserror: initializing from file failed
為了避免此種情況，一方面可以盡量保證使用英文命名，另一方面可以使用 open 方法先開啟檔案在使用 pandas.read_csv 方法讀取：

test = pd.read_csv(open("data/得分tips.csv"))
使用pandas實現資料****

pd.pivot_table(df,     //資料來源


index=["manager","status"], //行


values=["quantity","price"], //值


aggfunc=,fill_value=0) //不同值的透視方法

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