numpy和pandas axis的差異

阿新 • • 發佈：2018-07-04

int head shanghai taf 分布 cit align drop ros

1.numpy

arr = np.random.randn(5,4)#正態分布數據
print(arr)
print(arr.sum()) # 數組/矩陣中所有元素求和,等價於np.sum(arr)
print(np.sum(arr, axis=0))# 按列去求和; 
print(arr.sum(axis=1))  # 按行去求和;

[[ 0.04154798  0.25697028  2.36239272 -1.72886735]
 [ 0.50448843 -0.63285194  2.9090727   0.61004107]
 [ 0.10730241 -0.13162546 -0.67925053  0.12864452]
 [ 0.04125252 -0.03968486 -0.60453958  0.94637586]
 [ 1.65060502 -0.18266035 -1.06259085  0.18515147]]
4.681774035077944
[ 2.34519635 -0.72985234  2.92508445  0.14134557]
[ 0.93204362  3.39075026 -0.57492907  0.34340393  0.59050528]
2.pandas

df

	id	date	city	category	age	price
one	1001	2013-01-02	Beijing	100-A	23	1200.0
two	1002	2013-01-03	NaN	100-B	44	NaN
three	1003	2013-01-04	guangzhou	110-A	54	2133.0
four	1004	2013-01-05	Shenzhen	110-C	32	5433.0
five	1005	2013-01-06	shanghai	210-A	34	NaN
six	1006	2013-01-07	BEIJING	130-F	32	4432.0

df.dropna(axis=1)#針對列向有nan值的情況

	id	date	category	age
one	1001	2013-01-02	100-A	23
two	1002	2013-01-03	100-B	44
three	1003	2013-01-04	110-A	54
four	1004	2013-01-05	110-C	32
five	1005	2013-01-06	210-A	34
six	1006	2013-01-07	130-F	32

numpy和pandas axis的差異

int head shanghai taf 分布 cit align drop ros 1.numpy arr = np.random.randn(5,4)#正態分布數據 print(arr) print(arr.sum()) # 數組/矩陣中所有元素求和,等價於np.s

Python中numpy和pandas中axis淺談

在Python中軸是比較難懂概念，先從座標軸說起。 n 維空間裡有 n 個座標軸，並且座標軸互相垂直，每一個點相對於一條座標軸都有唯一的一個座標值。對同一條座標軸來說，座標值相同的點在同一個 n-1 維的“平面”上。任意取一個“平面”，我們就能定義“同一個座標軸上的點”

總結（5）--- Numpy和Pandas庫常用函數

nump span 多個 uniq ffi 單位變換 divide ins 二、常用庫 1.NumPy 　　NumPy是高性能科學計算和數據分析的基礎包。部分功能如下： ndarray, 具有矢量算術運算和復雜廣播能力的快速且節省空間的多維數組。用於對整組數據進

【轉載】python安裝numpy和pandas

nump 列數 tro pac nio libs hub linux環境 github 轉載：原文地址 http://www.cnblogs.com/lxmhhy/p/6029465.html 最近要對一系列數據做同比比較，需要用到numpy和pandas來計算，不過使

numpy和pandas的常用操作

一、numpy: 1、np.zero np.zeros(5) 1行5列結果：array([ 0., 0., 0., 0., 0.]) np.zeros((2, 1)) 2行1列結果：array([[ 0.], [ 0.]]) 2、矩陣乘法 np.dot

python中的numpy和pandas---機器學習實戰第一篇KNN

http://www.cnblogs.com/prpl/p/5537417.html 熟悉其基本操作 from numpy import * import operator def data(): datas = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0]

Numpy和Pandas使用整理

二、常用庫 1.NumPy 　　NumPy是高效能科學計算和資料分析的基礎包。部分功能如下： ndarray, 具有向量算術運算和複雜廣播能力的快速且節省空間的多維陣列。用於對整組資料進行快速運算的標準數學函式（無需編寫迴圈）。用於讀寫磁碟資料的工具

Numpy和Pandas

NumPy有著種種出色的特性(優化了Python計算過程)，其本身則難以獨支資料分析這座大廈，這是一方面是由於NumPy幾乎僅專注於陣列處理，另一方面則是資料分析牽涉到的資料特性眾多，需要處理各種表格和混雜資料，遠非純粹的陣列（NumPy）方便解決的，而這就是

Numpy和pandas不同標籤切片的區別

最近做資料分析的時候，運算結果總是與預期不一樣，檢查後，原因在於：不同型別標籤的切片，會有不同結果。以Numpy和DataFrame為例：（1）關於numpy的切片：可以看到，1：numpy切片的索引標籤必須是整數； 2：如果切片的標籤是整數，則不包含末端，如arr1[:

《Python資料分析常用手冊》一、NumPy和Pandas篇

　　　　　　‘first‘　　　　　　按值在原始資料中出現的順序排名　　C.DataFrame 　　　　DataFrame是一個表格型的資料結構，它含有一組有序的列，每列可以是不同的值型別（數值、字串、布林值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series組成的字典（共用同一個索引

利用numpy和pandas處理csv檔案中的時間

環境：numpy,pandas,python3 在機器學習和深度學習的過程中，對於處理預測，迴歸問題，有時候變數是時間，需要進行合適的轉換處理後才能進行學習分析，關於時間的變數如下所示，利用pandas和numpy對csv檔案中時間進行處理。 date

python資料處理之numpy和pandas（上）

import numpy as np a = np.random.random((2,4)) print(a) print(np.sum(a)) print(np.max(a)) print(np.min(a)) print(np.sum(a,axis=1)) print(np.min(a,axis=0))

Python下載numpy和pandas踩過的大坑

from mic python3 edi ucc directory exe scripts .whl Python下載numpy和pandas踩過的大坑最直接的安裝方法是在python的scripts中執行 pip install pandas後，能出現Succes

NumPy和Pandas總結

ndarray, 具有向量算術運算和複雜廣播能力的快速且節省空間的多維陣列。用於對整組資料進行快速運算的標準數學函式（無需編寫迴圈）。用於讀寫磁碟資料的工具以及用於操作記憶體對映檔案的工具。線性代數、隨機數生成以及傅立葉變換功能。用於整合C、C++

Ubuntu 16.04安裝numpy和pandas

numpy 安裝Numpy 的安裝檔案地址是這裡。裡面有不同版本，有開發者版本和穩定版本。同時根據不同的系統選擇不同的版本進行下載。或者開啟終端sudo apt-get install python-numpypandas安裝在終端 terminal 執行:sudo apt

Python使用numpy和pandas模擬轉盤抽獎遊戲

之前寫過一個類似的程式碼，不過都是用的Python內建物件，詳見幾行Python程式碼模擬輪盤抽

python中numpy和pandas介紹

adc rac col column start sta 缺少 array類相加 numpy和pandas是python中用於處理數據的兩個庫。numpy介紹：numpy用於處理array，且array中數據類型必須一致。下面以代碼備註的方式介紹。 #START impo

知識點-numpy，pandas和matplotlib

參考筆記：一、numpy 1、建立ndarray(可以是多維的但是資料型別必須一致)：np.array() #舉例 np.array(range(100)) *T 轉置 *dtype 型別 *size 大小 *ndim 維數 *shape 維度大小（返回元組） #resha

Python中numpy庫和pandas庫的基本用法

使用前先安裝兩個庫：python3 -m pip install numpy pandas 注意因為我把我自己的python.exe命令成了python3.exe（因為系統裡有多個版本的python存在），所以上面的命令裡用的是python3。 numpy庫： NumP

簡述Python的Numpy,SciPy和Pandas,Matplotlib的區別

Numpy: 基礎的數學計算模組，以矩陣為主,純數學。 SciPy: 基於Numpy，提供方法(函式庫)直接計算結果，封裝了一些高階抽象和物理模型。比方說做個傅立葉變換，這是純數學的，用Numpy；做個濾波器，這屬於訊號處理模型了，在Scipy裡找。 Pandas: 提供了一套名為DataF

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