这期内容当中小编将会给大家带来有关Python中axis=0 与axis=1的区别是什么，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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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：

>>>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

>>> df.mean(axis=1)
0  1
1  2
2  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：

>>> 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。

上述就是小编为大家分享的Python中axis=0 与axis=1的区别是什么了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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