Как правильно понять и использовать axis в Pandas и Numpy?

Question

[Its_Suchkov]

У меня использование axis, например, при методе sum вызывает трудности. Проблема в том, что в разных методах этот параметр по-разному можно интерпретировать. Например, в .reindex мы указываем, какую ось мы используем для переиндексации (0 — по индексам, 1 — по столбцам), а вот в .mean, .sum и так далее мы указываем, вдоль какой оси будет происходить операция. На векторах или матрицах проблем выучить это нет, но что будет, когда пойдут трёхмерные массивы и массивы с большей размерностью? Можно ли как-то интерполировать эти правила на n-мерные тензоры?

Answer 1

[Максим Припадчев]

Нет, он интерпретируется везде одинаково.

0 - строки (по строчно) следующий элемент, это следующая строка, вертикальный вектор.
1 - колонки (по колонкам) следующий элемент, это следующая колонка, горизонтальный вектор.

Если говорить о многоуровневых массивах, то предпоследняя размерность это строки, последняя колонки, всегда. Например.

(2,3) - Матрица из двух строк и трех колонок.
(3, 2, 3) - 3 матрицы каждая состоит из в строк и 3 колонок.

Параметр axis в pandas может быть только 0 или 1. Когда речь идет о мульти индексах. Там есть дополнительный параметр level. То есть axis (где), level (на каком уровне).

Comments

[Its_Suchkov]

Единственное объяснение, после которого мне всё стало понятно. Благодарю!