python axis的理解

轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸。

简单来说，就是0轴匹配的是index，涉及上下运算；1轴匹配的是columns，涉及左右运算。

axis参数作用方向图示：

示例：

>>>df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]])

columns=["col1", "col2", "col3", "col4"])

>>>df

   col1  col2  col3  col4

    0     1     1     1     1

    1     2     2     2     2

    2     3     3     3     3

如果我们调用df.mean(axis=1),我们将得到按行计算的均值

>>> df.mean(axis=1)

0    1

1    2

2    3

然而，如果我们调用 df.drop((name, axis=1),我们实际上删掉了一列，而不是一行：

>>> df.drop("col4", axis=1)

   col1  col2  col3

0     1     1     1

1     2     2     2

2     3     3     3

第一个例子 df.mean(axis=1)代表沿着列水平方向计算均值，而第二个例子df.drop(name, axis=1) 代表将name对应的列标签（们）沿着水平的方向依次删掉。

换句话说:

· 使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法

· 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法