<\/p>\n
Bei vielen Funktionen in Pandas<\/a> m\u00fcssen Sie eine Achse angeben, entlang derer eine bestimmte Berechnung angewendet werden soll.<\/span><\/p>\n Generell gilt folgende Faustregel:<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie das Achsenargument<\/strong> in verschiedenen Szenarien mit dem folgenden Pandas-DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen axis=0<\/strong> verwenden, um den Durchschnitt jeder Spalte im DataFrame zu ermitteln:<\/span><\/p>\n Die Ausgabe zeigt den Durchschnittswert jeder numerischen Spalte im DataFrame an.<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass Pandas automatisch die Mittelung der Spalte \u201eTeam\u201c vermeidet, da es sich um eine Charakterspalte handelt.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen auch axis=1<\/strong> verwenden, um den Durchschnitt jeder Zeile im DataFrame zu ermitteln:<\/span><\/p>\n Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir sehen:<\/span><\/p>\n Und so weiter.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen axis=0<\/strong> verwenden, um die Summe bestimmter Spalten im DataFrame zu ermitteln:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen auch axis=1<\/strong> verwenden, um die Summe jeder Zeile im DataFrame zu ermitteln:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen axis=0<\/strong> verwenden, um den Maximalwert bestimmter Spalten im DataFrame zu ermitteln:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen auch axis=1<\/strong> verwenden, um den Maximalwert jeder Zeile im DataFrame zu ermitteln:<\/span><\/p>\n Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir sehen:<\/span><\/p>\n Und so weiter.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n So berechnen Sie den Durchschnitt der Spalten in Pandas<\/a> Bei vielen Funktionen in Pandas m\u00fcssen Sie eine Achse angeben, entlang derer eine bestimmte Berechnung angewendet werden soll. Generell gilt folgende Faustregel: axis=0 : Wenden Sie die Berechnung \u201epro Spalte\u201c an axis=1 : Wenden Sie die Berechnung \u201epro Zeile\u201c an Die folgenden Beispiele zeigen, wie das Achsenargument in verschiedenen Szenarien mit dem folgenden Pandas-DataFrame verwendet […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],\n ' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam points assists rebounds\n0 to 25 5 11\n1 to 12 7 8\n2 B 15 7 10\n3 B 14 9 6\n4 B 19 12 6\n5 B 23 9 5\n6 C 25 9 9\n7 C 29 4 12<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Ermittlung des Durchschnitts entlang verschiedener Achsen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#find mean of each column\n<\/span>df. mean<\/span> (axis= 0<\/span> )\n\npoints 20.250\nassists 7,750\nrebounds 8,375\ndtype:float64\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #find mean of each row\n<\/span>df. mean<\/span> (axis= 1<\/span> )\n\n0 13.666667\n1 9.000000\n2 10.666667\n3 9.666667\n4 12.333333\n5 12.333333\n6 14.333333\n7 15.000000\ndtype:float64<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Beispiel 2: Ermitteln der Summe entlang verschiedener Achsen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#find sum of 'points' and 'assists' columns<\/span>\ndf[[' points<\/span> ', ' assists<\/span> ']]. sum<\/span> (axis= 0<\/span> )\n\npoints 162\nassists 62\ndtype: int64<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #find sum of each row\n<\/span>df. sum<\/span> (axis= 1<\/span> )\n\n0 41\n1 27\n2 32\n3 29\n4 37\n5 37\n6 43\n7 45\ndtype: int64<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Beispiel 3: Finden von Max entlang verschiedener Achsen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#find max of 'points', 'assists', and 'rebounds' columns\n<\/span>df[[' points<\/span> ', ' assists<\/span> ', ' rebounds<\/span> ']]. max<\/span> (axis= 0<\/span> )\n\npoints 29\nassists 12\nrebounds 12\ndtype: int64<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #find max of each row\n<\/span>df. max<\/span> (axis= 1<\/span> )\n\n0 25\n1 12\n2 15\n3 14\n4 19\n5 23\n6 25\n7 29\ndtype: int64<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So berechnen Sie die Summe der Spalten in Pandas<\/a>
So ermitteln Sie den Maximalwert von Spalten in Pandas<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"