Пожалуйста, разрешите следующие сценарии:
df.apply(foo, axis=0)
# ==> apply foo() to each column
df.mean(axis=0)
# ==> apply mean() to each column
pd.concat([df1, df2], ... axis=0)
# ==> concat df1's rows on top of df2's rows
df.dropna(... axis=0)
# ==> drop a row
def foo(row):
return row.columnA + row.columnB
df.apply(foo, axis=1)
# ==> apply foo() to a row and move downwards to the next row. so, is this
# row-wise or column-wise? is this along a row or along a column?
И придумайте одно простое для соблюдения и унифицированное правило, чтобы решить, использовать ли 1 или 0 для axis. «Дублированный пост», который вы собираетесь связать, объясняет только некоторые, а не все.