1、参考pandas文档drop可知：
DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')
其中常用的参数有：
labels：标签或列表
axis：按那个方向检索 0：按逐行索引向下走 1;按逐列 向右走
columns： 列名
2、df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4) , columns = ['列1','列2','列3','列4'])
print(df4)
print(df4.mean(axis=1)) #等于1: 按列检索。
3、print(df4.mean(axis=1)) #等于1: 按列走，因为求平均，所以 求出
第一行4个列的平均 第二行4个列的平均 直到第3行4个列的平均
类似糖葫芦 ：
这是max min mean 情况
axis = 1 水平拉一条线。对该串求平均
axis= 0 垂直拉一条线。对该串求平均
4、df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4) , columns = ['列1','列2','列3','列4'])
print(df4)
print("----df4 axis=")
print(df4.mean(axis=0)) axis=0按行index下走串糖葫芦。
可以穿4列
列1 列2 列3 列4
0 2.789810 -1.122641 -0.908329 0.445038
1 -0.849505 -1.549593 -0.262389 -1.373809
2 -1.408908 -1.315790 -0.456302 0.305416
----df4 axis=
列1 0.177132
列2 -1.329341
列3 -0.542340
列4 -0.207785
5、df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4) , columns = ['列1','列2','列3','列4'])
print(df4)
print("----df4 max(axis=0)")
print(df4.max(axis=0)) 等于0 index 可以求4列max
列1 列2 列3 列4
0 2.789810 -1.122641 -0.908329 0.445038
1 -0.849505 -1.549593 -0.262389 -1.373809
2 -1.408908 -1.315790 -0.456302 0.305416
求max axis = 0
列1 2.789810
列2 -1.122641
列3 -0.262389
列4 0.445038
6、小结：
参考官网drop 文档 0：index ， 1: column
所以，设定axis是为确定标签是属于column还是index方向的。
对max min mean这些，按方向串糖葫芦看能穿几串。
