关于axis函数python的信息

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：

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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

Python分组

前言分组原理

核心：

1.不论分组键是数组、列表、字典、Series、函数，只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组。

2.默认axis=0按行分组，可指定axis=1对列分组。

对数据进行分组操作的过程可以概括为：split-apply-combine三步：

1.按照键值（key）或者分组变量将数据分组。

2.对于每组应用我们的函数，这一步非常灵活，可以是python自带函数，可以是我们自己编写的函数。

3.将函数计算后的结果聚合。

1 分组模式及其对象

1.1 分组的一般模式

三个要素:分组依据、数据来源、操作及其返回结果

df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作

1.2 分组依据的本质

1.3Groupby 对象

通过 ngroups 属性，可以访问分为了多少组:

通过 groups 属性，可以返回从组名映射到组索引列表的字典:

当 size 作为 DataFrame 的属性时，返回的是表长乘以表宽的大小，但在 groupby 对象上表示统计每个组的元素个数:

通过 get_group 方法可以直接获取所在组对应的行，此时必须知道组的具体名字:

1.4 分组的三大操作

分组的三大操作:聚合、变换和过滤

2.聚合函数

2.1内置聚合函数

包括如下函数: max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod

2.2agg 方法

【a】使用多个函数

当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数的对应的字符串传入，先前提到的所有字符串都是合法的。

【b】对特定的列使用特定的聚合函数

对于方法和列的特殊对应，可以通过构造字典传入 agg 中实现，其中字典以列名为键，以聚合字符串或字符串列表为值。

【c】使用自定义函数

在 agg 中可以使用具体的自定义函数，需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列，逐列进行计算

【d】聚合结果重命名如果想要对结果进行重命名，只需要将上述函数的位置改写成元组，元组的第一个元素为新的名字，第二个位置为原来的函数，包括聚合字符串和自定义函数

3 变换和过滤

3.1 变换函数与 transform 方法

变换函数的返回值为同长度的序列，最常用的内置变换函数是累计函数:cum- count/cumsum/cumprod/cummax/cummin ，它们的使用方式和聚合函数类似，只不过完成的是组内累计操作。

3.2 组索引与过滤

过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤

组过滤作为行过滤的推广，指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回 True 则会被保留，False 则该组会被过滤，最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为 DataFrame 返回。

在 groupby 对象中，定义了 filter 方法进行组的筛选，其中自定义函数的输入参数为数据源构成的 DataFrame 本身，在之前例子中定义的 groupby 对象中，传入的就是 df[['Height', 'Weight']] ，因此所有表方法和属性都可以在自定义函数中相应地使用，同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。

4 跨列分组

4.1 apply 的引入

4.2 apply 的使用

在设计上，apply 的自定义函数传入参数与 filter 完全一致，只不过后者只允许返回布尔值

【a】标量情况:结果得到的是 Series ，索引与 agg 的结果一致

【b】Series 情况:得到的是 DataFrame ，行索引与标量情况一致，列索引为 Series 的索引

【c】DataFrame 情况:得到的是 DataFrame ，行索引最内层在每个组原先 agg 的结果索引上，再加一层返回的 DataFrame 行索引，同时分组结果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致

python输出折线图中点的坐标值怎么算

首先创建一个包含x值的列表，其中包含数字1~1000。接下来是一个生成y值的列表解析，它遍历x值（for x in x_values），计算其平方值，并将结果存储到列表 y_values中。然后，将输入列表和输出列表传递给scatter()。使用函数axis()指定了每个坐标轴的取值范围。函数axis()要求提供四个值：x和y坐标轴的最小值和最大值。在这里，我们将x坐标轴的取值范围设置为0-1100，将y坐标轴的取值范围设置为0-1100000。

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。

彩色折线散点图python怎么指定数据

一、导包

二、绘制简单折线

1、在利用pandas模块进行操作前，可以先引入这个模块，如下：

2、读取Excel文件的两种方式：

三、pandas操作Excel的行列

1、读取指定的单行，数据会存在列表里面

2、读取指定的多行，数据会存在嵌套的列表里面

3、读取指定的行列

4、读取指定的多行多列值

5、获取所有行的指定列

6、获取行号并打印输出

7、获取列名并打印输出

8、获取指定行数的值

四、pandas处理Excel数据成为字典

五、绘制简单折线图

六、绘制简单散点图

使用scatter绘制散点图并设置其样式

1、绘制单个点，使用函数scatter，并向它传递x,y坐标，并可使用参数s指定点的大小

2、绘制一系列点，向scatter传递两个分别包含x值和y值的列表

3、设置坐标轴的取值范围：函数axis（）要求提供四个值，x,y坐标轴的最大值和最小值

4、使用参数edgecolor在函数scatter中设置数据点的轮廓

5、向scatter传递参数c,指定要使用的颜色

6、使用颜色映射

7、自动保存图表：使用函数plt.savefig()

8、设置绘图窗口尺寸

9、实例程序

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。

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