转自：Python中axis=0或者axis=1到底该怎么用？ - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/110105054

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0.引言

1.当调用df.sum(axis=1)，我得到了按行计算的和，不信你看：

2.当调用df.dropna(axis=1,how='any')，我得到了删除一列后的数据，你敢信？！

3.问题解决

概括地讲，axis=0和1具体含义如下：

axis=0表示跨行地执行当前操作，axis=1表示跨列地执行当前操作

0.引言

使用pandas的时候，会经常在各种方法中看到axis参数；比如以下两个axis=1操作竟然直观上相互矛盾，1中是按“行”操作的，而2中确实按“列”操作的，这给我们造成了疑惑：

1.当调用df.sum(axis=1)，我得到了按行计算的和，不信你看：

2.当调用df.dropna(axis=1,how='any')，我得到了删除一列后的数据，你敢信？！

这，，，，发生了什么？？？

之前一直被这个问题搞得欲仙欲死，每次用的时候沉思良久，不得其意，我也不知道我是怎么用到现在的，，，，

3.问题解决

首先，经过翻阅资料，我查到了以下类似官方的解释：

Pandas保持了Numpy对关键字axis的用法，那么Numpy是怎么解释的呢：

"轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸。”

看了上面这段话，我依然不是十分的理解（我语文水平不高，是真的）

于是我继续寻找资料，终于让我找到了一篇能够让我看了就懂的相关解释：

“axis=0表示跨行，axis=1表示跨列，作为方法动作的副词”

注意，注意，注意：“作为方法动作的副词”（重要的事情说三遍！！！）

所以，我这样理解了我前面试验的那两个小栗子：df.sum(axis=1)代表沿着列水平方向计算均值（跨列）（沿着列标签横向执行sum方法）;df.dropna( axis=1,how='any') 代表将列标签们中含有nan的列沿着水平的方向依次删掉（沿着列标签方向执行dropna方法）