Python pandas.DataFrame.any用法及代碼示例

用法:
DataFrame.any(axis=0, bool_only=None, skipna=True, level=None, **kwargs)

返回是否有任何元素為真，可能在軸上。

返回 False，除非在係列中或沿 Dataframe 軸至少有一個元素為 True 或等效(例如，非零或非空)。

參數：

axis：{0 或 ‘index’，1 或 ‘columns’，無}，默認 0

指示應減少哪個軸或多個軸。

0 /‘index’：減少索引，返回一個以原始列標簽為索引的Series。
1 /‘columns’：減少列，返回一個以原始索引為索引的Series。
無：減少所有軸，返回一個標量。

bool_only：布爾值，默認無

僅包括布爾列。如果沒有，將嘗試使用所有內容，然後僅使用布爾數據。未針對係列實施。

skipna：布爾值，默認為真

排除 NA/空值。如果整個行/列為 NA 且 skipna 為 True，則結果將為 False，與空行/列一樣。如果 skipna 為 False，則 NA 被視為 True，因為它們不等於零。

level：int 或級別名稱，默認無

如果軸是 MultiIndex(分層)，則沿特定級別計數，折疊成一個係列。

**kwargs：任何，默認無

其他關鍵字無效，但可能會被接受以與 NumPy 兼容。

Series或DataFrame: 如果指定了level，則返回DataFrame；否則，返回係列。

例子：

Series

對於 Series 輸入，輸出是一個標量，指示任何元素是否為 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個 True 元素(默認值)。

>>> 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 聚合整個 DataFrame。

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

空 DataFrame 的 any 是一個空係列。

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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.DataFrame.any。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：