Python数据分析中 DataFrame axis=0(0轴)与axis=1(1轴)的理解

python中的axis究竟是如何定义的呢？他们究竟代表是DataFrame的行还是列？ 直接上代码
people=DataFrame(np.random.randn(5,5),
                 columns=['a','b','c','d','e'],
                 index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'])

               a         b         c         d         e
Joe     0.814300 -0.495764  0.397662 -1.874044  0.197068
Steve   2.858620  0.158600 -0.745151 -1.560638 -1.008016
Wes    -1.313619 -0.346286 -0.499388  1.398095  0.811356
Jim     0.077873  0.188775 -0.394743 -0.747492  0.952180
Travis  0.561055  0.217268  0.154535  0.499617  1.359953

如果我们调用df.mean(axis=1),我们将得到按行计算的均值

print (people.mean(axis=1))

Joe       0.505552
Steve     0.020678
Wes      -0.150306
Jim      -0.999511
Travis    0.845914

然而，如果我们调用 df.drop((name, axis=1),我们实际上删掉了一列，而不是一行：
               b         c         d         e
Joe    -0.862853  0.833427  0.889615  0.776224
Steve  -0.529979 -0.718482 -0.587110  1.782204
Wes    -0.159212  0.891302 -0.764884  0.050697
Jim     1.212420  1.441785 -1.574010 -0.328341
Travis  0.158050  0.094732  0.397940  0.368299

• 使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法
• 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法

下图代表在DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义:

axis参数作用方向图示

另外，记住，Pandas保持了Numpy对关键字axis的用法，用法在Numpy库的词汇表当中有过解释：

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。

所以问题当中第一个列子 df.mean(axis=1)代表沿着列水平方向计算均值，而第二个列子df.drop(name, axis=1) 代表将name对应的列标签沿着水平的方向依次删掉。