從閱讀pandas文檔和一個很好的問答(What does axis in pandas mean?)來看，我期望axis=0始終表示與列相關的值。當我使用sum()時，這對我是有效的，但在我使用dropna()調用時，則相反。在

當我有這樣的數據幀時：raw_data = {'column1': [42,13, np.nan, np.nan],

'column2': [4,12, np.nan, np.nan],

'column3': [25,61, np.nan, np.nan]}

看起來像這樣：

^{pr2}$

我可以打印各列的總和，軸=0。還有這個：df = pd.DataFrame(raw_data )

print(df.sum(axis=0))

給出輸出：column1 55.0

column2 16.0

column3 86.0

當我試圖從axis=0的dataframe中刪除值時，這應該是針對columns*。但當我這么做的時候：dfclear=df.dropna(axis=0,how='all')

print(dfclear)

我得到輸出：column1 column2 column3

0 42.0 4.0 25.0

1 13.0 12.0 61.0

在這里，我期望得到以下結果(我用axis=1得到)：

^{pr2}$

所以在我看來，axis在sum()和dropna()之間的行為是不同的

我有什么遺漏嗎？在

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python axis 0_axis=0在sum（）和dropna（）中的行为似乎不同的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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