pandasのdrop()で軸の値を簡単に記憶する方法

私はいつもドロップの軸の意味について混乱している、軸が0または1を取るときに、インターネット上で多くの説明がありますが、それらはすべて、特定の削除、行によって削除、列によって削除、覚えて、忘れるために周りの実行方向に焦点を当てます。今日、突然コードで遊んで、0または1を取るためにドロップの軸が実際にあることがわかった...... まず、例を見てください。

df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], columns=["a", "b", "c", "d"])
>>> df
   a b c d
0 1 1 1 1 1 1
1 2 2 2 2 2 2
2 3 3 3 3 3

まず、ドロップラベルはaの列で、axis=0を与えると、驚くなかれ、エラーが報告されます。

>>> df.drop('a',axis=0)
Traceback (most recent call last):
......
ValueError: labels ['a'] not contained in axis

その場合、軸0に見られるラベル1：をつける。

>>> dff.drop(1,axis=0)
   a b c d
0 1 1 1 1 1
2 3 3 3 3 3

インデックス 1 の行が削除されました もう一度axis=1方向にモックしてみると......選択された軸のラベル[1]が見つかりません。

>>>dff.drop(1,axis=1)
Traceback (most recent call last):
......
ValueError: labels [1] not contained in axis

つまり、削除するラベルがカラムなのかインデックスなのかを判断するために軸が設定されていることが理解でき、より覚えやすいと思います。