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

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。

我以前也很困惑，但我记得是这样的。

它指定将更改的数据帧的维度，或者将在其上执行操作。

让我们通过一个例子来理解这一点。 我们有一个数据框架df，它的形状是(5,10)，这意味着它有5行10列。

现在，当我们使用df。mean(axis=1)时，它意味着维数1将被改变，这意味着它将有相同的行数，但不同的列数。因此得到的结果将是(5,1)的形状。

类似地，如果我们使用df.mean(axis=0)，这意味着维度0将被改变，这意味着行数将被改变，但列数将保持不变，因此结果将是形状(1,10)。

试着把这个和问题中提供的例子联系起来。

它指定了计算平均值的轴。默认情况下axis=0。这与numpy一致。显式指定axis时的平均使用量(在numpy中)。mean, axis==None，默认情况下，它计算扁平数组上的平均值)，其中，沿行轴=0(即，以pandas为单位的索引)，沿列轴=1。为了增加清晰度，可以选择指定axis='index'(而不是axis=0)或axis='columns'(而不是axis=1)。

+------------+---------+--------+
|            |  A      |  B     |
+------------+---------+---------
|      0     | 0.626386| 1.52325|----axis=1----->
+------------+---------+--------+
             |         |
             | axis=0  |
             ↓         ↓

轴在编程中是形状元组中的位置。这里有一个例子:

import numpy as np

a=np.arange(120).reshape(2,3,4,5)

a.shape
Out[3]: (2, 3, 4, 5)

np.sum(a,axis=0).shape
Out[4]: (3, 4, 5)

np.sum(a,axis=1).shape
Out[5]: (2, 4, 5)

np.sum(a,axis=2).shape
Out[6]: (2, 3, 5)

np.sum(a,axis=3).shape
Out[7]: (2, 3, 4)

轴上的均值将导致该维度被移除。

参考原题，dff形状为(1,2)。使用axis=1将形状更改为(1，)。