關於axis參數的觀念
先前在讀程式碼時，一直認為紅色處應為axis = 0 ，這邊付上截圖
後來在stackoverflow上看到也有人有這方面的問題，仔細讀了一下，不確定自己的理解是否正確。(連結:https://stackoverflow.com/questions/25773245/ambiguity-in-pandas-dataframe-numpy-array-axis-definition)
以截圖為例:
想成紅筆是axis = 1的"運算"方向，藍筆是一輪運算方向結束後的"移動"方向，移動後再開始新的一輪"運算"方向，這樣想的話，第一個截圖(drop的部分)就沒問題了。
問題:
這裡解讀成df_train和df_test做完某一個column(如:編號1的col)的concat(即"運算方向"為縱向)後，移動方向為水平(即移動到編號2的col)做下一輪concat，是對的嗎?
如果不是，那該怎麼理解stackoverflow中提到的axis問題和concat的axis又要怎麼解讀?
非常謝謝您
回答列表
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2020/03/03 上午 02:38張維元 (WeiYuan)贊同數：4不贊同數：0留言數：1
嗨，看這一張圖：
Axis = 0 => 一行一行看，有幾行就會有幾個結果
Axis = 1 => 一列一列看，有幾列就會有幾個結果
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2020/03/03 上午 11:54張維元 (WeiYuan)贊同數：2不贊同數：0留言數：0
「請問一下，那drop某一個column為什麼不能用axis=0，想成一行一行看，總共1行，謝謝您的回覆!」
=> 喔喔喔，這邊可能要想成「以 Row 的方向做運算（index = 0 到 index = 3），哪些 index 要 drop」。
如果是 df.drop([1], axis=0) 的意思就是：以 Row 的方向做運算，index = 1 的 Row 要刪除，一行一行刪，有幾行就會有幾個資料被刪。
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2020/03/03 下午 08:45李子明贊同數：2不贊同數：0留言數：2
你要的是不是，找出一個方便理解的邏輯，用來幫助記憶？
我的記憶方式：
function name是動作，並且是針對最小獨立單位在進行的動作。axis是英文的per，0就是per column，1就是per row。
當動作是drop的時候，如果axis是1，那麼就是刪除row中的每一個符合的元素，所以這裡會有row個drop，每個row會有一個drop的意思，這堆drop是同時執行的。
當動作是mean或sum的時候，就不用看元素符不符合條件了，通通都是要併入進行，但如果有meanif或sumif的話，那大概可以猜到要怎樣進行。
當動作是pandas的concat時，也是一樣，per column時，會先決定要有幾個concat，也就是最後的結果會有幾個column，這是因為合併的陣列的index不見得都是一樣的，比如下圖，就只有col2是共有的，所以column的最終數量是四，所以將會有四台cancat同時進行動作。你可以猜猜看圖中的例子如果把axis改設定為1，那會有幾台cancat進行動作呢？答對了！你好聰明呀！哈哈