Python和Pandas系列.all()介绍

简介

.all()是Pandas Series和DataFrame对象的一个方法。该方法返回一个布尔值，表示所有元素是否为True。 当该方法用于DataFrame时，默认返回每一列（axis=0）或每一行（axis=1）是否全为True的结果。

用法示例

在Series中

import pandas as pd

s = pd.Series([True, True, False])
print(s.all())  # False

在DataFrame中

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [True, True, False], 'B': [True, True, True]})
print(df.all())  # default axis=0: A    False\nB     True\ndtype: bool
print(df.all(axis=1))  # 0    False\n1     True\n2    False\ndtype: bool

在DataFrame中，all()方法默认按照列进行计算并返回True/False序列，当axis参数设置为1时，则按照行进行计算并返回True/False序列。

注意事项

• 如果Series或DataFrame中包含缺失值（NaN），all()方法将返回False；
• all()方法可接受一个布尔Series或DataFrame来进行过滤。

结论

all()是一种方便且重要的函数，可用于验证Series和DataFrame对象中的所有元素。在数据科学和数据分析中经常会用到，特别是当验证多行/列的步骤将数据应用到模型时，其重要性更加突出。