有一件重要的事情要记住，当你使用均值、中值等函数时，你基本上是在做numpy聚合。可以将聚合看作是获得最终的单个输出，该输出可以是列输出、行输出，也可以是整个数据集的单个数字。

当我们说数组中的聚合时，用numpy。Sum (data, axis = 0)，我们真正的意思是我们想要删除这个特定的轴(这里是0轴)。

示例:对于这个特定的数据集，如果我们通过axis = 0计算和，我们实际上对删除(聚集)零轴感兴趣。一旦我们移除零轴，沿着零轴的聚合将导致[1,4,3]等于8，[2,3,6]等于11，[5,7,9]等于21。类似的逻辑可以扩展到axis = 1。

对于drop, concat和其他一些函数，我们实际上不是 聚合结果。

我用于直觉的心智模型:

假设当轴= 0时，我们在第一列的每个单元格中放置了袋鼠/青蛙;如果轴= 1，则沿着第一行放置了袋鼠/青蛙。

情况:轴= 0时

把加绿色的形状想象成青蛙。

轴0表示沿着行移动

Sum:假设我们正在计算Sum，那么首先它们将计算它们的位置(r1c1, r2c1, r3c1)[1,4,3] =[8]的和。然后它们的下一个移动也是沿着轴为0的那一行。他们的新位置在下一张图片中(下图)。

删除:如果在一行中它们遇到(r1c1, r2c1, r3c1)中的任何NaN，它们将删除对应的行，因为axis = 0

求和:现在，它们将计算它们的位置(r1c2, r2c2, r3c2)[2,3,6] =[11]的和，类似地，它们将沿着行向前移动一步，并计算第三列[21]的和。

删除:如果在一行中它们遇到(r1c2, r2c2, r3c2)中的任何NaN，它们将在axis = 0时删除相应的行。类似的逻辑可以扩展到不同的轴和额外的行/列。

我认为，正确答案应该是“这很复杂”。

“轴”这个词本身在不同的人心中会产生不同的形象 假设y轴，它应该是一个垂直的图像。但是，现在考虑一条垂直线x=0。这也是一条垂直线，但是x轴上的值为0。

类似地，当我们说axis='index'(意思是axis=0)时，我们说的是索引所在的“垂直”方向吗?或者由索引值处理的一系列数据?熊猫往往意味着第一个意思，垂直方向。

熊猫本身也不是100%一致的，看看下面的例子，它们几乎有相同的共同主题:

# [1] piling dfs
pd.concat([df0, df1], axis='index') 
    # adding dfs on top of each other vertically like pilling up a column, 
    # but, we will use the word 'index'

# [2] for every column in df: operate on it
df.apply(foo, axis='index')
df.mean('A', axis='index')
a_boolean_df.all(axis='index')
    # apply an operation to a vertical slice of data, ie. a column, 
    # then apply the same operation to the next column on the right 
    # then to the right again... until the last column
    # but, we will use the word 'index'

# [3] delete a column or row of data
df.drop(axis='index', ...)
df.dropna(axis='index', ...)
    # this time, we are droping an index/row, a horizontal slice of data.
    # so OBVIOUSLY we will use the word 'index'

# [4] drop duplicate
df.drop_duplicates(subset=['mycolumn0', 'mycolumn1']...)
    # thank God we don't need to deal with the "axis" bs in this

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

我认为还有另一种理解方式。

对于np。数组，如果我们想要消除列，我们使用axis = 1;如果我们想消除行，我们使用axis = 0。

np.mean(np.array(np.ones(shape=(3,5,10))),axis = 0).shape # (5,10)
np.mean(np.array(np.ones(shape=(3,5,10))),axis = 1).shape # (3,10)
np.mean(np.array(np.ones(shape=(3,5,10))),axis = (0,1)).shape # (10,)

对于pandas对象，axis = 0表示按行操作，axis = 1表示按列操作。这与numpy的定义不同，我们可以检查numpy.doc和pandas.doc的定义

Axis指的是数组的维度，在pd的情况下。DataFrames轴=0是指向下方的维度，轴=1是指向右侧的维度。

示例:考虑一个形状为(3,5,7)的ndarray。

a = np.ones((3,5,7))

A是一个三维ndarray，即它有3个轴(“axis”是“axis”的复数)。a的构型看起来就像3片面包每片的尺寸都是5乘7。A[0，:，:]表示第0个切片，A[1，:，:]表示第1个切片，等等。

a.s sum(axis=0)将沿着a的第0个轴应用sum()。你将添加所有的切片，最终得到一个形状(5,7)的切片。

a.s sum(axis=0)等价于

b = np.zeros((5,7))
for i in range(5):
    for j in range(7):
        b[i,j] += a[:,i,j].sum()

B和a.sum(轴=0)看起来都是这样的

array([[ 3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.],
       [ 3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.],
       [ 3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.],
       [ 3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.],
       [ 3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.]])

在警局里。DataFrame，轴的工作方式与numpy相同。数组:axis=0将对每一列应用sum()或任何其他约简函数。

注意:在@zhangxaochen的回答中，我发现“沿着行”和“沿着列”这两个短语有点让人困惑。Axis =0表示“沿每列”，Axis =1表示“沿每行”。

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。