python中axis究竟如何定义的？它究竟代表的是DataFrame的行还是列？考虑以下:
我们调用mean(axis = 1),将得到按行计算的均值
但我们调用drop，实际上删除了一列而不是一行
其实问题在于我们理解axis有问题：
mean(axis = 1)其实是在每一行上取所有列的均值，而不是保留每一行的均值。
简单来记就是axis = 0代表跨行（down），axis = 1 表示跨列（across）
换句话说：
使用0表示沿着每一列 或 行标签/索引值向下执行方法
使用1表示沿着每一行 或 列标签横向执行对应的方法
下图表示在DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义：
axis参数作用方向图示
Pandas保持了Numpy对关键字axis的用法，用法在Numpy库的词汇表当中有过解释：
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轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸。
所以问题当中第一个列子 df.mean(axis=1)代表沿着列水平方向计算均值，而第二个列子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。