pandas.Series.any#
- Series.any(*, axis=0, bool_only=False, skipna=True, **kwargs)[源代码]#
返回是否有任何元素是 True，可能沿轴进行。
除非序列中或 DataFrame 轴上有至少一个元素为 True 或等效值（例如，非零或非空），否则返回 False。
- Parameters:
- axis{0 或 ‘index’, 1 或 ‘columns’, None}，默认 0
指示应约简哪个或哪些轴。对于 Series，此参数未使用，默认为 0。
0 / ‘index’：约简索引，返回一个索引为原始列标签的 Series。
1 / ‘columns’：约简列，返回一个索引为原始索引的 Series。
None：约简所有轴，返回一个标量。
- <strong>bool_only</strong>bool，默认 False
仅包括布尔列。不适用于 Series。
- <strong>skipna</strong>bool, default True
排除 NA/null 值。如果整行/整列都是 NA 并且 skipna 为 True，则结果为 False，就像对于空行/空列一样。如果 skipna 为 False，则 NA 被视为 True，因为它们不等于零。
- **kwargsany，默认为 None
附加关键字不起作用，但为了兼容 NumPy 可能仍然被接受。
- Returns:
- 标量或 Series
如果指定了 level，则返回 Series；否则，返回标量。
参见
numpy.any此方法的 NumPy 版本。
Series.any返回是否有任何元素为 True。
Series.all返回是否所有元素都为 True。
DataFrame.any返回沿请求的轴是否有任何元素为 True。
DataFrame.all返回沿请求的轴是否所有元素都为 True。
Examples
Series
对于 Series 输入，输出是一个标量，指示是否有任何元素为 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个 True 元素（默认）。
>>> 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
在列上聚合。
>>> 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在整个 DataFrame 上聚合。>>> df.any(axis=None) True
对于空的 DataFrame，any 返回一个空的 Series。
>>> pd.DataFrame([]).any() Series([], dtype: bool)