对于如何定义python轴，以及它们是否引用DataFrame的行或列，我一直感到困惑。考虑下面的代码:
>>> 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
因此，如果我们调用df.mean(axis=1)，我们将在各行中获得均值:
>>> df.mean(axis=1)
0 1
1 2
2 3
但是，如果我们调用df.drop(name, axis=1)，我们实际上会删除一列，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
有人可以帮助我了解pandas / numpy / scipy中“轴”的含义吗？
附带说明，DataFrame.mean可能定义错误。它在 DataFrame.mean 的文档中说axis=1应该表示列的均值，而不是行的均值...
参考方案
记住它可能是最简单的，即0 = down和1 = across。
这表示:
axis=0在每一列或行标签(索引)下应用方法。 axis=1在每行或列标签上应用方法。 这是一张图片，显示每个轴均引用的DataFrame部分:
记住熊猫遵循NumPy对axis的使用也很有用。用法在NumPy的glossary of terms中进行了解释:
为一维以上的数组定义了轴。二维数组具有两个对应的轴:第一个垂直向下在行上延伸(轴0)，第二个垂直向下在行上延伸(列1)。 [我的重点]
因此，关于问题中的方法df.mean(axis=1)，似乎已正确定义。它以水平方式跨列(即沿每一行)获取条目的平均值。另一方面，df.mean(axis=0)将是跨行垂直向下作用的操作。
同样，df.drop(name, axis=1)指的是对列标签的操作，因为它们直观地跨水平轴。指定axis=0将使该方法作用于行。
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