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。

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。

实际上我们不需要记住轴=0轴=1代表什么。 有时，axis可以是一个元组:例如axis=(0,1)我们如何理解这样多个dim轴?

我发现如果我们理解python slice[:]是如何工作的，就会更容易。

假设我们有一个一维数组: A = [0,1,0]

a[:] # select all the elements in array a

假设我们有一个2d数组:

M = [[0, 0, 1],
     [1, 0, 0],
     [0, 2, 1],
     [2, 0, 2],
     [3, 1, 0]]
M[1,:] # M[0]=1, M[1]=* --> [1, 0, 0]
M[:,2] # M[0]=*, M[1]=2 --> [1, 0, 1, 2, 0]
M[:,:] # M[0]=*, M[1]=* --> all the elements in M are selected

当计算时:

np.sum(M, axis=0) # [sum(M[:,0]), sum(M[:,1]), sum(M[:,2])]
np.sum(M, axis=1) # [sum(M[0,:]), sum(M[1,:]), sum(M[2,:]), sum(M[3,:]), sum(M[4,:])]
np.sum(M, axis=-1) # -1 means last dim, it's the same with np.sum(M, axis=1)
np.sum(M, axis=(0,1)) # sum(M[:,:])

规则很简单，当计算时将axis中指定的暗值替换为:。

在Pandas上有两种最常见的axis用法:

用作索引，如df。iloc [0, 1] 用作函数内的参数，如df.mean(axis=1)

当使用作为索引时，我们可以解释为axis=0代表行，axis=1代表列，即df。iloc(行、列)。所以,df。Iloc[0,1]表示从第0行和第1列中选择数据，在本例中，它返回1.52325。

当使用作为参数时，axis=0表示垂直跨行选择对象，而axis=1表示水平跨列选择对象。

因此，df.mean(axis=1)表示水平计算跨列的平均值，它返回:

0    1.074821
dtype: float64

轴的一般用途是用于选择要操作的特定数据。而理解轴的关键，是把“选择”和“操作”的过程分开。

我们用一种额外的情况来解释:df。下降(A轴= 1)

该操作是df.drop()，它需要目标对象的名称 列，在这里是A。它和df。mean()不一样 对数据内容进行操作。 选择的是列的名称，而不是列的数据内容。由于所有列名都是水平排列在列之间的，所以我们使用axis=1来选择name对象。

总之，我们最好把“选择”和“操作”分开，对以下问题有一个清晰的认识:

选择什么对象 是怎么安排的

The easiest way for me to understand is to talk about whether you are calculating a statistic for each column (axis = 0) or each row (axis = 1). If you calculate a statistic, say a mean, with axis = 0 you will get that statistic for each column. So if each observation is a row and each variable is in a column, you would get the mean of each variable. If you set axis = 1 then you will calculate your statistic for each row. In our example, you would get the mean for each observation across all of your variables (perhaps you want the average of related measures).

轴= 0:按列=按列=沿行

轴= 1:按行=按行=沿列

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。