如何在Python中对整个DataFrame进行插值？
如何在Python中对整个DataFrame进行插值？
以下是生成数据帧的代码：\n
import pandas as pd
import numpy as np
dff = pd.DataFrame(np.random.randn(1,2),columns=list('AB'))
\n然后我得到了数据帧：\n+------------+---------+--------+\n| | A | B |\n+------------+---------+---------\n| 0 | 0.626386| 1.52325|\n+------------+---------+--------+\n\n当我输入命令：\n
dff.mean(axis=1)
\n我得到：\n
0 1.074821 dtype: float64
\n根据pandas的参考资料，axis=1表示列，并且我期望该命令的结果是：\n
A 0.626386 B 1.523255 dtype: float64
\n所以我的问题是：pandas中的axis是什么意思？
在Python中如何对整个数据框进行插值？
在Python中，当我们想要对整个数据框进行插值时，可能会遇到问题。下面的内容可以帮助我们理解问题的原因以及解决方法。
在Pandas中，axis=0表示沿着“索引”的方向进行操作，这是一种逐行操作。假设我们要对数据框1和数据框2执行concat()操作，我们从数据框1中取出第一行并放入新的数据框中，然后再从数据框1中取出另一行并放入新的数据框中，重复此过程直到达到数据框1的底部。然后，我们对数据框2执行相同的操作。基本上，这是将数据框2堆叠在数据框1的顶部或反之亦然。
axis=1表示沿着“列”的方向进行操作，这是一种逐列操作。假设我们要对数据框1和数据框2执行concat()操作，我们从数据框1中取出第一列（也就是第一组数据）并放入新的数据框中，然后将第二列数据放在它的旁边（横向），我们需要重复此操作直到所有列都完成。然后，我们对数据框2执行相同的操作。基本上，这是将数据框2横向堆叠。
此外，数组比矩阵更好地表示嵌套的n维结构！所以，下面的内容可以帮助我们更好地理解当我们将其推广到多个维度时，轴如何发挥重要作用。此外，您可以打印/写入/绘制/可视化任何n维数组，但在纸上以矩阵表示（3维以上）是不可能的。
在Pandas中，axis=0（或axis='rows'）代表水平轴，axis=1（或axis='columns'）代表垂直轴。如果使用drop方法删除列或行，如果指定axis=1，则将删除列。如果指定axis=0，则将删除数据集中的行。所以，如果我们有一个名为df的Pandas数据框：df.drop(0, axis=0)将删除数据集中的第一行，df.drop('grades', axis=1)将删除数据集中的'grades'列。
有人可能会困惑为什么df.drop(n, axis=1)作用于列，而df.mean(axis=1)却作用于行。实际上，这并不是困惑的原因，更多的是对这些操作的理解。如果对这些操作还不太清楚，可以参考相关文档或提出新的问题。
总之，了解轴的概念对于在Python中对整个数据框进行插值非常重要。通过对轴进行合适的操作，我们可以实现对数据框的不同维度的操作，从而实现我们想要的结果。希望这篇文章对您有所帮助！
参考链接：
- drop
- mean
在Python中插值整个数据帧的方法
对于非程序员来说，这些答案确实有所帮助，但对于像我这样在数据科学课程中第一次学习Python的人来说，它仍然不是完全直观的。对于行和列，使用“along”或“for each”这样的术语仍然令人困惑。
对我来说更有意义的是这样说：
- 轴0将作用于每列的所有行
- 轴1将作用于每行的所有列
因此，轴0上的平均值将是每列中所有行的平均值，轴1上的平均值将是每行中所有列的平均值。
从根本上说，这与和说的是一样的，但更容易被我理解。
我认为困惑来自于所谓“操作”的复杂性。df.dropna(axis=0)首先会检查每行中的所有列，然后删除包含空值的行。轴指的是最后一步，但我们的大脑会集中在第一部分。
如何在python中对整个数据框进行插值？
在使用pandas进行数据处理时，经常会遇到对数据框进行插值的需求。然而，对于初次接触这个概念的人来说，很容易感到困惑。本文将介绍插值的概念以及在python中如何应用插值。
首先，让我们看一下如何指定插值的轴。在pandas中，默认情况下，axis=0表示按行计算均值，而axis=1表示按列计算均值。这与numpy中的用法是一致的。为了更清晰地表达，可以选择使用axis='index'代替axis=0，或者使用axis='columns'代替axis=1。
通常，axis=0被称为“逐列计算”（axis=1被称为“逐行计算”），但是对于初次接触这个概念的人来说，可能会感到困惑。此外，axis=0表示沿着行进行聚合，axis=1表示沿着列进行聚合的原因是因为在对数据框进行索引时，行在索引位置0，列在索引位置1。numpy将这个概念推广到了N维，从而使得以聚合折叠的轴来思考比“逐行”或“逐列”更有意义。
然而，仍然有人对这个概念感到困惑。例如，当我们使用df.drop("A", axis=1)来删除A列时，它既不是“沿着行”也不是“逐行”，而是删除了整个A列。这是因为axis=0表示每一行作为一个整体，我们只能对数据框进行行间操作，而不能进行行内操作；axis=1表示每一列作为一个整体，我们只能对数据框进行列间操作，而不能进行列内操作。因此，如果使用df.drop("A", axis=1)，将会删除整个列。
另外，对于初次接触这个概念的人来说，表格示例可能看起来有些混乱。0表示行，1表示列。虽然可能有些混乱，但是使用df.iloc[row, column]时，列在位置1，而mean(foo,axis=1)在行上进行聚合。这似乎是矛盾的。
在使用apply()函数时，axis=0表示将函数应用于每一列，而axis=1表示将函数应用于每一行。这也是容易引起困惑的地方。为了更好地理解这一点，可以阅读官方文档，并参考一些讨论。
总之，插值是在数据处理中常见的操作。在python中，使用pandas库可以很方便地对数据框进行插值。通过理解插值的轴的概念，可以更加灵活地处理数据。希望本文对初学者们能够有所帮助。