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Python Pandas DataFrame all方法用法及代码示例


Pandas DataFrame.all(~) 方法检查每一行或每一列，如果该行/列的所有值都计算为 True ，则返回 True 。

参数

1.axis | int 或 string | optional

是否检查每一行、每一列或整个DataFrame：

轴

说明

0 或 "index"

检查每一列。

1 或 "columns"

检查每一行。

None

如果源 DataFrame 中的所有值均计算为 True ，则返回 True 。

默认情况下，axis=0 。

2. bool_only | None 或 boolean | optional

是否只考虑其中只有布尔条目的行或列。默认情况下，bool_only=None 。

3. skipna | boolean | optional

  • 如果 True ，则忽略 NaN 。如果行/列中的所有值都是 NaN ，则该方法返回 True 。

  • 如果 False ，则 NaN 被视为 True 。

默认情况下，skipna=True 。

4. level | int 或 string | optional

目标水平。仅当源 DataFrame 是多索引时，这才相关。默认情况下，level=None 。

返回值

如果 axis=None ，则返回单个布尔值。否则，返回布尔值DataFrame。

例子

考虑以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":[3,0],"B":[True,1]})
df



   A  B
0  3  True
1  0  1

检查每一列

对于每一列，检查其所有值是否计算为 True ：

df.all()   # axis=0



A    False
B     True
dtype: bool

在此，请注意以下事项：

  • 我们得到A列的False，因为值0在内部相当于False。

  • 类似地，为B 列返回True，因为值1 表示True 布尔值。

检查每一行

对于每一行，检查其所有值是否计算为 True ：

df.all(axis=1)



0     True
1    False
dtype: bool

检查整个DataFrame

要检查 DataFrame 中的所有值是否计算为 True ：

df.all(axis=None)



False

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注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 Pandas DataFrame | all method。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。