Python中的Numpy（axis = 0 和 axis = 1）区分

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。