下面的代码中“ axis”属性如何工作？

如何解决下面的代码中“ axis”属性如何工作？

此代码是用Python编写的。 Pandas数据框名称是“火车”，数据框中的列名称是“ Age”（带有浮动值），“ Pclass”带有一些类别编号。

代码：

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请找到以下代码：

import React from 'react';
import { Image } from 'react-native';



const Dipole2 = props => {
    let pic = {
     uri: 'https://dipolepattern.azurewebsites.net/api/HttpTrigger1'
    };
    return (
      <Image source={pic} style={{width: 193,height: 110,marginTop:50}}/>
    );
}

  
export default Dipole2;

---

def impute_age(cols):
    Age = cols[0]
    Pclass = cols[1]
    
    if pd.isnull(Age):

        if Pclass == 1:
            return 37

        elif Pclass == 2:
            return 29

        else:
            return 24

    else:
        return Age

---

此处“年龄”列正变为NAN。我不明白axis列的工作方式，“ Age”列中的所有记录都变成NAN。

解决方法

如果您寻找熊猫轴，那么Google中会有很多信息。

Axis代表您也要指向的轴，其中0是行，而1是列。因此，在此示例中，您在Age和P类列的行上使用impute_age函数。

,

这是您将函数应用在列而不是行中的原因。

示例：

data = pd.DataFrame([[np.NaN,1],[np.NaN,2],1]],columns=["age","pclass"])
print(data)

输出

     age     pclass
 0   NaN      1
 1   NaN      2
 2   NaN      1

轴= 0

 data[['age','pclass']].apply(print,axis=0)

输出

0    None
1    None
2    None
Name: age,dtype: object
0    1
1    2
2    1
Name: pclass,dtype: object

//Iterate through columns

轴= 1

 data[['age',axis=1)

输出

 age       None
pclass       1
Name: 0,dtype: object
age       None
pclass       2
Name: 1,dtype: object
age       None
pclass       1
Name: 2,dtype: object

//Iterate through the row 

,

axis属性意味着您在该轴上沿应用功能

       column1 column2
      +-------+---------+
row1  |       |         |  ----> axis1
      +-------+---------+
row2  |       |         |
      +-------+---------+
          |
          V
       axis 0

如果您考虑以下功能：

def sum(cols):
    s = 0
    for i in cols:
        s +=i
    return s

并将其应用于数据框df：

total_sum = df.apply(sum,axis = 0)

它将占据第一列，并沿上图中的箭头方向（轴0）逐行应用该功能。 接下来，将进入下一个column2，依此类推。最后，您将获得每一列的总和。

对于轴= 1，它将进入row1并逐列应用该功能。 然后将需要row2，依此类推。 结果，您将获得每一行的总和。

在轴等于0的示例中，它将列“ Age”作为系列传递给impute_age函数。然后，您仅访问该系列的前两个值（行）（cols [0]和cols [1]）。 下一列也是如此。那不是你想要的。

相反，您想将每一行传递给函数并访问列，因此必须指定axis = 1。