用法:
Series.any(axis=0, bool_only=None, skipna=True, level=None, **kwargs)
返回是否有任何元素为真,可能在轴上。
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)。
- 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:布尔值,默认无
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
如果轴是 MultiIndex(分层),则沿特定级别计数,折叠成标量。
- **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。
- 标量或系列
如果指定了 level,则返回 Series;否则,返回标量。
参数:
返回:
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)
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注:本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.Series.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。