【疑难问题】
浙教版高中信息技术必修1的“4.2.2编程处理数据”章节的pandas模块中有很多函数需要用到axis参数，该如何去理解这些axis参数？是从行和列的角度去理解吗？又或者要从别的角度来看？本文就尝试来回答这个问题。
【解决思路】
首先说结论：因为pandas是基于numpy模块，故其对axis的理解与numpy模块保持一致，即axis表示数组层级，若axis=i，则沿着第i维的方向进行操作。
一、理解DataFrame（二维的数据结构）
将DataFrame视作是共享同一个index的Series的集合，也可视作像数据库的记录表。如图所示：
举例：
import pandas as pd
s1=pd.Series([4,5,6,3,1])
print(s1)
s2=pd.Series([5,4,3,0,2])
print(s2)
s3=pd.Series([2,3,5,2,7])
print(s3)
df=pd.DataFrame({'Mango':s1,'Apple':s2,'Banana':s3}) #将三个Series对象合并到一个DataFrame对象中
print(df)
二、理解DataFrame常见函数中axis=0/1的使用
由于DataFrame是按列存储的，因此令axis=0代表第1个坐标轴，即y轴；令axis=1代表第2个坐标轴，即x轴。当进行count()、sum()、mean()、max()等聚合类操作时候，当函数参数axis=0时，想像成用“梳子”向y轴方向梳；当函数参数axis=1时，想像成用“梳子”向x轴方向梳。
在进行drop()等非聚合类操作时候，当函数参数axis=0时，想像成y轴方向竖拿着“糖葫芦”吃法，每颗“糖葫芦”代表一行记录；当函数参数axis=1时，想像成x轴方向横拿着“糖葫芦”吃法，每颗“糖葫芦”代表一列字段。
我们发现：对于drop()函数，axis=0指删除行；axis=1指删除列；对于sort_index()函数，axis=0表示按照行名排序，axis=1表示按照列名排序。所以不能简单地认为axis=0表示按列处理，axis=1表示按行处理。正确的理解应该是：axis=0表示按0轴（行）分割，把每一行（一个一维数组）看作是一个整体，然后根据numpy模块整体操作数组的方式来处理；axis=1表示按1轴（列）分割，把每一列（一个一维数组）看作是一个整体，然后根据numpy模块整体操作数组的方式来处理。
