Python 熊猫解释

我试图理解python中的axis参数。我知道它类似于numpy轴，但下面的例子仍然让我困惑：

a = pd.DataFrame([[0, 1, 4], [1, 2, 3]])
print a

   0  1  2
0  0  1  4
1  1  2  3

根据，轴=0沿行固定列运行，而轴=1沿列固定行运行。运行打印a.drop1，轴=1产生

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这会导致一列被删除，而print a.drop1，axis=0会删除一行。为什么？在我看来，这似乎是倒退了。

这有点让人困惑，但axis=0对行进行操作，axis=1对列进行操作

因此，当您使用df.drop1，axis=1时，您说的是drop列编号1

另一个post的df.meanaxis=1，本质上说是计算每行列的平均值

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这类似于索引numpy数组，其中第一个索引指定第0维度的行号，第二个索引指定第1维度的列号，依此类推

这有点令人困惑，但axis=0对行进行操作，axis=1对列进行操作

因此，当您使用df.drop1，axis=1时，您说的是drop列编号1

另一个post的df.meanaxis=1，本质上说是计算每行列的平均值

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这类似于索引numpy数组，其中第一个索引指定第0维度的行号，第二个索引指定第1维度的列号，依此类推

我的主要问题是。。。如果axis=0被认为是按列的，那么为什么drop1，axis=0会删除一行呢？我的主要问题是。。。如果axis=0被认为是按列的，那么为什么drop1，axis=0会删除一行？在我看来，知道何时添加每行或每列是完全任意的。在我看来，知道何时添加每行或每列是完全任意的。

   0  2
0  0  4
1  1  3