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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"text-align: center">
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。
标签：
NumPy,axis
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