axis=1是列，axis=0是行

如標題所示，自己寫了個例子

好用，一下就理解了

import numpy as np # linear algebra
import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)
import datetime as dt

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

print(df)

num_rows = df.shape[0]

print(num_rows)

 

>>>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

如果我們調用df.mean(axis=1),我們將得到按行計算的均值

>>> df.mean(axis=1)
0    1
1    2
2    3

然而，如果我們調用 df.drop((name, axis=1),我們實際上刪掉了一列，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

Can someone help me understand what is meant by an "axis" in pandas/numpy/scipy?
有人能幫我理解一下，在pandas、numpy、scipy三都當中axis參數的真實含義嗎？

投票最高的答案揭示了問題的本質：

其實問題理解axis有問題，df.mean其實是在每一行上取所有列的均值，而不是保留每一列的均值。也許簡單的來記就是axis=0代表往跨行（down)，而axis=1代表跨列（across)，作為方法動作的副詞（譯者注）

換句話說:

• 使用0值表示沿着每一列或行標簽\索引值向下執行方法
• 使用1值表示沿着每一行或者列標簽模向執行對應的方法

下圖代表在DataFrame當中axis為0和1時分別代表的含義:

 

 

axis參數作用方向圖示

另外，記住，Pandas保持了Numpy對關鍵字axis的用法，用法在Numpy庫的詞匯表當中有過解釋：

軸用來為超過一維的數組定義的屬性，二維數據擁有兩個軸：第0軸沿着行的垂直往下，第1軸沿着列的方向水平延伸。

所以問題當中第一個列子 df.mean(axis=1)代表沿着列水平方向計算均值，而第二個列子df.drop(name, axis=1) 代表將name對應的列標簽（們）沿着水平的方向依次刪掉。