paython的pandas是非常常用的模块，mean，max，min，std等在数据统计过程中也是各种常用。其中axis参数有时却让人迷糊，常常要试验好几次才能确定。工具/原料morepycharm+pandas+numpayaxis参数（axis = 1 axis = 0）方法/步骤1/6分步阅读

参考pandas文档drop可知：

DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace=False,errors=raise)

其中常用的参数有：

labels：标签或列表

axis：按那个方向检索 0：按逐行索引向下走 1;按逐列 向右走

columns： 列名

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df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4) , columns = )

print(df4)

print(df4.mean(axis=1)) #等于1: 按列检索。

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print(df4.mean(axis=1)) #等于1: 按列走，因为求平均，所以 求出

第一行4个列的平均 第二行4个列的平均 直到第3行4个列的平均

类似糖葫芦 ：

这是max min mean 情况

axis = 1 水平拉一条线。对该串求平均

axis= 0 垂直拉一条线。对该串求平均

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df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4) , columns = )

print(df4)

print(----df4 axis=)

print(df4.mean(axis=0)) axis=0按行index下走串糖葫芦。

可以穿4列

列1 列2 列3 列4

0 2.789810 -1.122641 -0.908329 0.445038

1 -0.849505 -1.549593 -0.262389 -1.373809

2 -1.408908 -1.315790 -0.456302 0.305416

----df4 axis=

列1 0.177132

列2 -1.329341

列3 -0.542340

列4 -0.207785

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df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4) , columns = )

print(df4)

print(----df4 max(axis=0))

print(df4.max(axis=0)) 等于0 index 可以求4列max

列1 列2 列3 列4

0 2.789810 -1.122641 -0.908329 0.445038

1 -0.849505 -1.549593 -0.262389 -1.373809

2 -1.408908 -1.315790 -0.456302 0.305416

求max axis = 0

列1 2.789810

列2 -1.122641

列3 -0.262389

列4 0.445038

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小结：

参考官网drop 文档 0：index ， 1: column

所以，设定axis是为确定标签是属于column还是index方向的。

对max min mean这些，按方向串糖葫芦看能穿几串。

注意事项

python pycharm pandas 环境

numpy min max mean等统计 参数axis为0，1时方向

PYTHONPANDASAXIS