当轴=1不工作时，为什么要扩展计数

Question

我有这样一个数据帧：

df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, np.nan, 4], 
               'B': [0, 1, 2, np.nan, 4], 
               'C': [0, 1, 2, np.nan, 4], 
               'D': [0, 1, 2, np.nan, 4], 
               'E': [0, 1, 2, np.nan, 4], 
               'F': [0, 1, 2, np.nan, 4]})

我希望数据框扩展（轴=1）。计数产生如下结果：

     A    B     C     D     E     F
0  1.0  2.0   3.0   4.0   5.0   6.0
1  1.0  2.0   3.0   4.0   5.0   6.0
2  1.0  2.0   3.0   4.0   5.0   6.0
3  0.0  0.0   0.0   0.0   0.0   0.0
4  1.0  2.0   3.0   4.0   5.0   6.0

但是，生成的结果与df2相同。expanding（）.count（）将执行以下操作：

     A    B    C    D    E    F
0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
1  2.0  2.0  2.0  2.0  2.0  2.0
2  3.0  3.0  3.0  3.0  3.0  3.0
3  3.0  3.0  3.0  3.0  3.0  3.0
4  4.0  4.0  4.0  4.0  4.0  4.0

我错过了什么？你知道吗

Answer 1

似乎expanding方法的axis参数与count()不一样。你知道吗

解决这个问题的方法是将数据转置，然后使用扩展方法和计数并将其转置回来。你知道吗

df1 = df.T.expanding().count().T
print(df1)

    A   B   C   D   E   F
0   1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0
1   1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0
2   1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0
3   0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
4   1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0