这些答案确实有助于解释这一点，但对于非程序员(例如，像我这样第一次在数据科学课程背景下学习Python的人)来说，它仍然不是完全直观的。我仍然发现使用术语“沿着”或“每个”wrt的行和列是令人困惑的。

对我来说更有意义的是这样说:

轴0将作用于每个COLUMN中的所有row 轴1将作用于每个ROW中的所有COLUMNS

0轴上的均值是每列中所有行的均值，1轴上的均值是每行中所有列的均值。

从根本上说，这和@zhangxaochen和@Michael的意思是一样的，只是用一种更容易让我内化的方式。

我的想法是:Axis = n，其中n = 0,1等意味着矩阵沿该轴折叠(折叠)。所以在一个二维矩阵中，当你沿着0(行)折叠时，你实际上是一次对一列进行操作。对于高阶矩阵也是如此。

这与对矩阵中维数的正常引用不同，其中0 ->行和1 ->列。对于N维数组中的其他维度也是如此。

我是这样理解的:

比如说，如果你的操作需要在数据框架中从左到右/从右到左，你显然是在合并列。你在不同的列上操作。 这是轴=1

例子

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df)
   A  B   C   D
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11 

df.mean(axis=1)

0    1.5
1    5.5
2    9.5
dtype: float64

df.drop(['A','B'],axis=1,inplace=True)

    C   D
0   2   3
1   6   7
2  10  11

这里需要注意的是，我们是在列上操作

类似地，如果您的操作需要在数据帧中从上到下/从下到上遍历，那么您正在合并行。轴为0。

正确使用axis=的问题在于它在两种主要不同情况下的使用:

用于计算累积值或重新排列(如排序)数据。 用于操纵(“玩”)实体(例如数据帧)。

这个答案背后的主要思想是为了避免混淆，我们选择一个数字或一个名称来指定特定的轴，以更清楚、直观和描述性的为准。

Pandas基于NumPy, NumPy基于数学，特别是n维矩阵。下面是三维空间中数学中常用的轴的名称:

这张图仅用于记忆坐标轴的序数:

x轴为0， y轴为1，和 z轴为2。

z轴仅用于面板;对于数据框架，我们将把我们的兴趣限制在带有x轴(0，垂直)和y轴(1，水平)的绿色二维基本平面上。

这都是关于axis= parameter的潜在值的数字。

轴的名称是“索引”(你可以使用别名“行”)和“列”，为了解释这些名称和(轴的)序数之间的关系并不重要，因为每个人都知道“行”和“列”是什么意思(这里的每个人-我想-都知道“索引”在pandas中的意思)。

现在，我的建议是

If you want to compute an accumulated value, you may compute it from values located along axis 0 (or along axis 1) — use axis=0 (or axis=1). Similarly, if you want to rearrange values, use the axis number of the axis, along which are located data for rearranging (e.g. for sorting). If you want to manipulate (e.g. concatenate) entities (e.g. dataframes) — use axis='index' (synonym: axis='rows') or axis='columns' to specify the resulting change — index (rows) or columns, respectively. (For concatenating, you will obtain either a longer index (= more rows), or more columns, respectively.)

我将明确避免使用“行-wise”或“沿列”，因为人们可能会以完全错误的方式解释它们。

类比。直观地，你会期望pandas. datafframe .drop(axis='column')从N个列中删除一个列，并给出(N - 1)个列。所以你现在可以不关注rows(并从你的英语字典中删除row这个单词)。反之亦然，drop(axis='row')作用于行。

以同样的方式，sum(axis='column')在多个列上工作，并给出1列。类似地，sum(axis='row')的结果为1行。这与其最简单的定义形式是一致的，即将一组数字简化为一个数字。

一般来说，使用axis=column，您可以看到列，处理列，并获得列。忘记行。

使用axis=row，改变视角并在行上工作。

0和1只是“行”和“列”的别名。这是矩阵下标的惯例。

在过去的一个小时里，我也一直在试着求出坐标轴。上述所有答案中的语言，以及文档都没有任何帮助。

要回答我现在理解的问题，在Pandas中，axis = 1或0意味着在应用函数时希望保持哪个轴头不变。

注意:当我说标题时，我指的是索引名

扩展你的例子:

+------------+---------+--------+
|            |  A      |  B     |
+------------+---------+---------
|      X     | 0.626386| 1.52325|
+------------+---------+--------+
|      Y     | 0.626386| 1.52325|
+------------+---------+--------+

对于axis=1=columns:我们保持列标题不变，并通过改变数据应用平均值函数。 为了演示，我们保持列标题为常量:

+------------+---------+--------+
|            |  A      |  B     |

现在我们填充A和B值的一个集合，然后找到平均值

|            | 0.626386| 1.52325|  

然后我们填充下一组A和B值，并找到平均值

|            | 0.626386| 1.52325|

类似地，对于axis=rows，我们保持行标题不变，并不断更改数据: 为了演示，首先修复行标题:

+------------+
|      X     |
+------------+
|      Y     |
+------------+

现在填充第一组X和Y值，然后求平均值

+------------+---------+
|      X     | 0.626386
+------------+---------+
|      Y     | 0.626386
+------------+---------+

然后填充下一组X和Y值，然后找到平均值:

+------------+---------+
|      X     | 1.52325 |
+------------+---------+
|      Y     | 1.52325 |
+------------+---------+

总之,

当axis=columns时，将修复列标题并更改数据，这些数据将来自不同的行。

当axis=rows时，您将修复行标题并更改数据，这些数据将来自不同的列。