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。

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

这是基于@Safak的回答。 理解pandas/numpy中的轴的最好方法是创建一个3d数组，并沿着3个不同的轴检查求和函数的结果。

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

A将是:

    array([[[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]],

   [[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]],

   [[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]]])

现在检查数组中每个轴上元素的和:

 x0 = np.sum(a,axis=0)
 x1 = np.sum(a,axis=1)
 x2 = np.sum(a,axis=2)

会给你以下结果:

   x0 :
   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.]])

   x1 : 
   array([[5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.],
   [5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.],
   [5., 5., 5., 5., 5., 5., 5.]])

  x2 :
   array([[7., 7., 7., 7., 7.],
        [7., 7., 7., 7., 7.],
        [7., 7., 7., 7., 7.]])

数组被设计为坐标轴=0，行被垂直放置，而坐标轴=1，列被水平放置。Axis指的是数组的尺寸。

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，)。

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。