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。

让我们想象一下(你会永远记住)，

熊猫:

轴=0表示沿着“索引”。这是一个行运算。

假设，要对dataframe1和dataframe2执行concat()操作， 我们将从dataframe1中取出第一行并放入新的DF中，然后我们从dataframe1中取出另一行并放入新的DF中，我们重复这个过程，直到我们到达dataframe1的底部。然后，我们对dataframe2执行相同的过程。

基本上，将dataframe2堆叠在dataframe1之上，反之亦然。

在桌子或地板上堆一堆书

轴=1表示沿着“列”。这是一个按列的运算。

假设，要对dataframe1和dataframe2执行concat()操作， 我们将取出第一个完整的列(a.k.)。第一个系列)的dataframe1，并放置到新的DF，然后我们拿出dataframe1的第二列，并保持相邻的(侧)，我们必须重复这个操作，直到所有列完成。然后，我们在dataframe2上重复相同的过程。 基本上, 横向堆叠dataframe2。

把书摆放在书架上。

更重要的是，与矩阵相比，数组更好地表示嵌套的n维结构!所以下面可以帮助你更直观地看到轴是如何在一维以上的情况下发挥重要作用的。此外，你实际上可以打印/写入/绘制/可视化任何n-dim数组，但在矩阵表示(3-dim)中书写或可视化相同的内容在超过3维的纸张上是不可能的。

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，)。

熊猫的设计师韦斯•麦金尼(Wes McKinney)曾大量从事金融数据方面的工作。将列视为股票名称，将指数视为每日价格。然后，您可以猜测关于此财务数据的默认行为是什么(即，axis=0)。Axis =1可以简单地认为是“另一个方向”。

例如，诸如mean()、sum()、describe()、count()等统计函数都默认按列执行，因为对每只股票执行这些函数更有意义。Sort_index (by=)也默认为column。Fillna (method='ffill')将沿着列填充，因为它是相同的股票。Dropna()默认为row，因为您可能只是想丢弃当天的价格，而不是丢弃该股票的所有价格。

类似地，方括号索引指的是列，因为更常见的是选择股票而不是选择日期。

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

记住轴1(列)与轴0(行)的简单方法之一是您期望的输出。

如果你希望每行都有输出，使用axis='columns'， 另一方面，如果你想为每一列输出，你可以使用axis='rows'。