python中的axis究竟是如何定义的呢？他们究竟代表是DataFrame的行还是列？考虑以下代码：
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>>>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 |
如果我们调用df.mean(axis=1),我们将得到按行计算的均值
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>>> df.mean(axis=1)0 11 22 3 |
然而，如果我们调用 df.drop((name, axis=1),我们实际上删掉了一列，而不是一行：
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>>> df.drop("col4", axis=1) col1 col2 col30 1 1 11 2 2 22 3 3 3 |
Can someone help me understand what is meant by an "axis" in pandas/numpy/scipy?
有人能帮我理解一下，在pandas、numpy、scipy三都当中axis参数的真实含义吗？
投票最高的答案揭示了问题的本质：
其实问题理解axis有问题，df.mean其实是在每一行上取所有列的均值，而不是保留每一列的均值。也许简单的来记就是axis=0代表往跨行（down)，而axis=1代表跨列（across)，作为方法动作的副词（译者注）
换句话说:
- 使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法
- 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法
下图代表在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
另外，记住，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。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://www.cnblogs.com/rrttp/p/8028421.html
