本文简要介绍
pyspark.pandas.DataFrame.all
的用法。用法:
DataFrame.all(axis: Union[int, str] = 0) → Series
返回是否所有元素都为 True。
返回 True 除非系列中至少有一个元素为 False 或等效(例如零或空)
- axis:{0 或 ‘index’},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。
- Series
参数:
返回:
例子:
从字典创建 DataFrame 。
>>> df = ps.DataFrame({ ... 'col1': [True, True, True], ... 'col2': [True, False, False], ... 'col3': [0, 0, 0], ... 'col4': [1, 2, 3], ... 'col5': [True, True, None], ... 'col6': [True, False, None]}, ... columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6'])
默认行为检查列值是否都返回布尔值。
>>> df.all() col1 True col2 False col3 False col4 True col5 True col6 False dtype: bool
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注:本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.pandas.DataFrame.all。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。