xis = 0，axis = 1 DataFrame結構軸的概念

官方幫助的解釋：

軸用來爲超過一維數組定義的屬性，二維數據擁有兩個軸：第0軸沿着行的方向垂直向下，第1軸沿着列的方向水平延申。

根據官方的說法，1表示橫軸，方向從左到右；0表示縱軸，方向從上到下。當axis=1時，數組的變化是橫向的，體現出列的增加或者減少。反之，當axis=0時，數組的變化是縱向的，體現出行的增加或減少。

下圖爲dataframe中axis爲0和1時的圖示：

實例：

df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]],
columns=[‘col0’,‘col1’,‘col2’,‘col3’])

df.mean(axis=1)

0    1.0
1    2.0
2    3.0
dtype: float64

df.mean(axis=0)

col0    2.0
col1    2.0
col2    2.0
col3    2.0
dtype: float64

df.drop(‘col2’,axis=1)

df.drop(0,axis=0)

用法：DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

所以，axis的重點在於方向，而不是行和列，具體體現到各種用法也是如此。

np.arange(24).reshape(2,3,4)

array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],
 
       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])

#生成面板數據
c = pd.Panel(np.arange(24).reshape(2,3,4))
c

<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 2 (items) x 3 (major_axis) x 4 (minor_axis)
Items axis: 0 to 1
Major_axis axis: 0 to 2
Minor_axis axis: 0 to 3

#對Items axis軸的數據進行操作，也就是panel裏面的0軸：
c.sum(axis = 0)

    0   1   2   3
0  12  14  16  18
1  20  22  24  26
2  28  30  32  34
 

#對Major_axis axis軸的數據進行操作
c.sum(axis = 1)

    0   1
0  12  48
1  15  51
2  18  54
3  21  57

#對Minor_axis axis軸的數據進行操作
c.sum(axis = 2)

    0   1
0   6  54
1  22  70
2  38  86

轉載
來自 “ ITPUB博客 ” ，鏈接：http://blog.itpub.net/69910834/viewspace-2637756/