pandas.DataFrame.any与pandas.DataFrame.all

本文详细介绍了Pandas中DataFrame和Series的布尔运算方法,包括any()和all()函数的使用方式及其参数设置,如axis、skipna等,并解释了它们在数据分析中的应用场景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一个总的原则就是“any”意味着一行或者一列有一个为真(这里一般指不为0)则返回真,一行或者一列全部为假(一般指0)才为假,”all“意味着一行或者一列所有为真才为真(均不等于0),一行或者一列有一个为假则为假。
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

pandas.DataFrame.any:

DataFrame.all(axis=None, bool_only=None, skipna=None, level=None, **kwargs)
返回的是在给定的轴上,是否有元素为真

参数:

  1. axis,0/1,默认为0轴
  2. skipna,布尔值,默认为True,若整行或整列为NA则返回NA
  3. level,整数,默认为空,当层次化索引时使用
  4. bool_only,只考虑布尔值,默认为False

返回值:

Series或是DataFrame(当给定level时)

pandas.DataFrame.all与之类似,同理pandas.Series.any与pandas.Series.all,Series与DataFrame区别是Series的轴只能为0

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值