理解Pandas与Numpy中axis参数的二义性

Pandas模块和Numpy模块都使用到axis参数，他们本质也都一样。
首先，官方对axis的解释：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。
注意看，官方对于0和1的解释是轴，也就是坐标轴。而坐标轴是有方向的，所以千万不要用行和列的思维去想axis，因为行和列是没有方向的，这样想会在遇到不同的例子时感到困惑。
根据官方的说法，1表示横轴，方向从左到右；0表示纵轴，方向从上到下。当axis=1时，数组的变化是横向的，而体现出来的是列的增加或者减少。我们拿图形举个例子：

DataFrame中axis参数作用方向

所以其实axis的重点在于方向，而不是行和列。
具体到各种用法而言也是如此。当axis=1时，如果是求平均，那么是从左到右横向求平均；如果是拼接，那么也是左右横向拼接；如果是drop，那么也是横向发生变化，体现为列的减少。当考虑了方向，即axis=1为横向，axis=0为纵向，而不是行和列，那么所有的例子就都统一了。