Python dask.dataframe.DataFrame.any用法及代码示例

用法: DataFrame.any(axis=None, skipna=True, split_every=False, out=None)

返回是否有任何元素为真，可能在轴上。

此文档字符串是从 pandas.core.frame.DataFrame.any 复制而来的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

返回 False，除非在系列中或沿 Dataframe 轴至少有一个元素为 True 或等效(例如，非零或非空)。

参数：

axis：{0 或 ‘index’，1 或 ‘columns’，无}，默认 0

指示应减少哪个轴或多个轴。

0 /‘index’：减少索引，返回一个以原始列标签为索引的Series。
1 /‘columns’：减少列，返回一个以原始索引为索引的Series。
无：减少所有轴，返回一个标量。

bool_only：bool，默认无(在 Dask 中不支持)

仅包括布尔列。如果没有，将尝试使用所有内容，然后仅使用布尔数据。未针对系列实施。

skipna：布尔值，默认为真

排除 NA/空值。如果整个行/列为 NA 且 skipna 为 True，则结果将为 False，与空行/列一样。如果 skipna 为 False，则 NA 被视为 True，因为它们不等于零。

level：int 或级别名称，默认无(Dask 中不支持)

如果轴是 MultiIndex(分层)，则沿特定级别计数，折叠成一个系列。

**kwargs：任何，默认无

其他关键字无效，但可能会被接受以与 NumPy 兼容。

Series或DataFrame: 如果指定了level，则返回DataFrame；否则，返回系列。

例子：

Series

对于 Series 输入，输出是一个标量，指示任何元素是否为 True。

>>> pd.Series([False, False]).any()  
False
>>> pd.Series([True, False]).any()  
True
>>> pd.Series([], dtype="float64").any()  
False
>>> pd.Series([np.nan]).any()  
False
>>> pd.Series([np.nan]).any(skipna=False)  
True

DataFrame

每列是否至少包含一个 True 元素(默认值)。

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 2], "B": [0, 2], "C": [0, 0]})  
>>> df  
   A  B  C
0  1  0  0
1  2  2  0

>>> df.any()  
A     True
B     True
C    False
dtype: bool

聚合列。

>>> df = pd.DataFrame({"A": [True, False], "B": [1, 2]})  
>>> df  
       A  B
0   True  1
1  False  2

>>> df.any(axis='columns')  
0    True
1    True
dtype: bool

>>> df = pd.DataFrame({"A": [True, False], "B": [1, 0]})  
>>> df  
       A  B
0   True  1
1  False  0

>>> df.any(axis='columns')  
0    True
1    False
dtype: bool

使用 axis=None 聚合整个 DataFrame。

>>> df.any(axis=None)  
True

空 DataFrame 的 any 是一个空系列。

>>> pd.DataFrame([]).any()  
Series([], dtype: bool)

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.dataframe.DataFrame.any。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

例子：