比如说，如果你用df。然后你将得到一个元组，其中包含数据帧中的行数和列数作为输出。

In [10]: movies_df.shape
Out[10]: (1000, 11)

在上面的例子中，在movies数据帧中有1000行和11列，其中'row'在索引0位置中提到，'column'在索引1位置中提到。因此'axis=1'表示列，'axis=0'表示行。

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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。

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。

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。

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，)。

轴= 0表示从上到下 轴= 1表示从左到右

sums[key] = lang_sets[key].iloc[:,1:].sum(axis=0)

给定的例子是取column == key中所有数据的和。