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Python Pandas DataFrame all方法用法及代碼示例

Pandas DataFrame.all(~) 方法檢查每一行或每一列，如果該行/列的所有值都計算為 True ，則返回 True 。

參數

1.axis | int 或 string | optional

是否檢查每一行、每一列或整個DataFrame：

軸

說明

0 或 "index"

檢查每一列。

1 或 "columns"

檢查每一行。

None

如果源 DataFrame 中的所有值均計算為 True ，則返回 True 。

默認情況下，axis=0 。

2. bool_only | None 或 boolean | optional

是否隻考慮其中隻有布爾條目的行或列。默認情況下，bool_only=None 。

3. skipna | boolean | optional

  • 如果 True ，則忽略 NaN 。如果行/列中的所有值都是 NaN ，則該方法返回 True 。

  • 如果 False ，則 NaN 被視為 True 。

默認情況下，skipna=True 。

4. level | int 或 string | optional

目標水平。僅當源 DataFrame 是多索引時，這才相關。默認情況下，level=None 。

返回值

如果 axis=None ，則返回單個布爾值。否則，返回布爾值DataFrame。

例子

考慮以下 DataFrame ：

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



   A  B
0  3  True
1  0  1

檢查每一列

對於每一列，檢查其所有值是否計算為 True ：

df.all()   # axis=0



A    False
B     True
dtype: bool

在此，請注意以下事項：

  • 我們得到A列的False，因為值0在內部相當於False。

  • 類似地，為B 列返回True，因為值1 表示True 布爾值。

檢查每一行

對於每一行，檢查其所有值是否計算為 True ：

df.all(axis=1)



0     True
1    False
dtype: bool

檢查整個DataFrame

要檢查 DataFrame 中的所有值是否計算為 True ：

df.all(axis=None)



False

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 Pandas DataFrame | all method。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。