python - pandas DataFrame sum 方法违反直觉

Question

my_df = DataFrame(np.arange(1,13).reshape(4,3), columns=list('abc'))

my_df.sum(axis="rows")   

O/P 是

22

26

c 30

//我希望它按行求和从而给出

0 6

1 15

2 24

3 33

my_df.sum(axis="columns") //helps achieve this

为什么它会违反直觉？在类似的上下文中，drop 方法可以正常工作，即当我写的时候

my_df.drop(['a'],axis="columns") 

//这会删除列“a”。

我错过了什么吗？请指教。

Answer 1

精简版

这是一种命名约定。列的总和给出了逐行总和。您正在寻找 axis='columns')。

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长版

好的，这很有趣。在 Pandas 中，通常 0 用于列，1 用于行。然而在docs中寻找我们发现允许的参数是:

axis : {index (0), columns (1)}

您正在传递一个不存在的参数，这会导致默认值。因此，这可以理解为:列的总和返回行总和。索引的总和返回列总和。你想用 axis=1 或 axis='columns' 得到你想要的输出:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(1,13).reshape(4,3), columns=list('abc'))

print(df.sum(axis=1))

返回:

0     6
1    15
2    24
3    33
dtype: int64