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之前一直對pandas和numpy里的axis 參數理解的不透徹，今天把它寫下來加深印象。 axis = 0 是代表跨行，而axis = 1 是代表跨列，想明白這一點，對於其他的操作就都想明白了。 numpy 官方文檔對axis的解釋很簡單，但是卻很有用。numpy官方文檔
Axes are defined for arrays with more than one dimension. A 2-dimensional array has two corresponding axes: the first running vertically downwards across rows (axis 0), and the second running horizontally across columns (axis 1).
二維數組有2個軸，0軸和1軸，以前我一直理解成axis = 0代表行，axis = 1 代表列，但是到了求運算的時候，比如sum(),mean()的時候，卻往往是反的，其實並沒有反，是我沒有理解透。
1. axis = 0，指的就是跨行，也就是沿着行標簽index垂直向下執行。
2. axis = 1，指的是跨列，也就是沿着列名水平方向執行
對於經典的問題，下面的問題我們來解釋一下：
也就是說，當axis = 0的時候，我們是在跨行進行操作的，而當我們指定了某一個索引，它就跨不了行了，只能在特定的行上執行操作；對於一些算數運算，跨行操作就變成了一列一列的操作，也就是比如我取了第一行的一個值，然后再向下取第二個行的值，再向下取第三個值，依次類推，就是一列。
而當axis = 1 的時候，就是跨列在水平方向上操作，而當我們指定了某一個列的時候，就不能跨列了，只能在這個列上執行；對於算數運算sum(),mean()求值的時候，就是在橫向上遍歷每行，對每行的數據進行操作，說簡單點，就是我在第一列取了一個值，再在第二列取了第二個值，然后在第三列取第三個值，最終就是一行值了，所以最終就是對每行進行操作。
我們來用代碼示例以下：
df1 = DataFrame(np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]),index = ['a','b'],columns = ['one','two','three','four'])
pandas 中drop方法axis參數默認是0，如果我們需要刪除列的話，必須要指定axis = 1，否則就可能報錯，除非索引有和列名重名的。
另外本文的理解特別感謝這篇博客，我看了其他的博客說的都不是太明白。
https://www.cnblogs.com/wangcuican/p/11984829.html