df.mean()/ jupyter / pandas交替输出轴

时间:2018-07-15 16:50:00

标签: python-3.x pandas dataframe jupyter mean

我没有发布很多问题,但是,我发现了一个非常奇怪的行为,导致交替输出。我希望有人能对此有所帮助。

我正在使用jupyter,并且正在创建一些像这样的数据:

# Use the following data for this assignment:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

np.random.seed(12345)

df = pd.DataFrame([np.random.normal(32000,200000,3650), 
                   np.random.normal(43000,100000,3650), 
                   np.random.normal(43500,140000,3650), 
                   np.random.normal(48000,70000,3650)], 
                  index=[1992,1993,1994,1995])
df

现在在下一个单元格中,我有两行代码来获取DF的转置,然后获取均值和标准差。但是,当我多次运行此单元格时,似乎从.mean()获得不同的输出

df = df.T
values = df.mean(axis=0)
std = df.std(axis=0)
values

我正在使用shift Enter运行第二个单元格,这就是我要得到的:

1992    33312.107476
1993    41861.859541
1994    39493.304941
1995    47743.550969
dtype: float64

当我再次使用shift +输入运行单元格时(输出会被截断,但您应该明白了)

0         5447.716574
1       126449.084350
2        41091.469083
3       -61754.197831
4       223744.364842
5        94746.779056
6        57607.078825
7       109812.089923
8        28283.060354
9        69768.157194
10       32952.030326
11       40222.026635
12       64786.632304
13       17025.266684
14      111334.168830
15       96067.788206
16      -68157.985363

我尝试更改axis参数并删除axis参数,但输出保持不变

如果有人有兴趣复制我所做的事情,以下是屏幕截图:

Jupyter window on my end

感谢阅读。

2 个答案:

答案 0 :(得分:3)

您的问题是,在第二个单元格中,您将df重新分配为df.T,因此每次它都会重新转换数据帧。因此,您可以做的是:不要使用df = df.T ,只需说一遍:

values = df.T.mean(axis=0)
std = df.T.std(axis=0)

甚至更好的是,使用axis=1(将其应用于列而不是行)而不进行转置:

values = df.mean(axis=1)
std = df.std(axis=1)

答案 1 :(得分:1)

您可以使用describe

df.T.describe()
Out[267]: 
                1992           1993           1994           1995
count    3650.000000    3650.000000    3650.000000    3650.000000
mean    34922.760627   41574.363827   43186.197526   49355.777683
std    200618.445749   98495.601455  140639.407130   70408.448642
min   -632057.636640 -292484.131067 -435217.159232 -181304.694667
25%    -98715.272565  -24771.835741  -49460.639563    -973.422386
50%     34446.219184   41474.621854   43323.557410   49281.270881
75%    170722.706967  107502.446843  136286.933017   97422.070284
max    714855.084396  453834.306915  516751.566696  295427.273677