>>
> df = pd.dataframe([[
1,1,
1,1]
,[2,
2,2,
2],[
3,3,
3,3]
], \
columns=
["col1"
,"col2"
,"col3"
,"col4"])
>>
> df # 輸出
col1 col2 col3 col4
0111112
2222
3333
df.mean(axis=1),我們將得到按行計算的均值
>>
> df.mean(axis=1)
0112
23
df.drop((name, axis=1),我們實際上刪掉了一列，而不是一行：
>>
> df.drop(
"col4"
, axis=1)
col1 col2 col301
1112
2223
33
axis有問題，df.mean其實是在每一行上取所有列的均值，而不是保留每一列的均值。也許簡單的來記就是axis=0代表往跨行（down)，而axis=1代表跨列（across)，作為方法動作的副詞（譯者注）
換句話說:
下圖代表在dataframe當中axis為0和1時分別代表的含義:
軸用來為超過一維的陣列定義的屬性
二維資料擁有兩個軸：第0軸沿著行的垂直往下，第1軸沿著列的方向水平延伸。所以問題當中第乙個列子
df.mean(axis=1)代表沿著列水平方向計算均值，而第二個列子df.drop(name, axis=1)代表將name對應的列標籤（們）沿著水平的方向依次刪掉。 python資料分析
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