dask.dataframe.Series.any

dask.dataframe.Series.any¶

Series.any(axis=None, skipna=True, split_every=False, out=None)¶

返回是否任何元素为 True，可能在某个轴上。

此文档字符串是从 pandas.core.frame.DataFrame.any 复制的。

Dask 版本可能存在一些不一致性。

除非在序列或 DataFrame 轴上至少有一个元素为 True 或等效（例如非零或非空），否则返回 False。

参数

轴{0 或 ‘index’, 1 或 ‘columns’, None}, 默认值为 0

指示应减少的轴或轴。对于 Series，此参数未使用并默认为 0。

0 / ‘index’ : 减少索引，返回一个索引为原始列标签的Series。
1 / ‘columns’ : 减少列数，返回一个索引为原始索引的Series。
None : 减少所有轴，返回一个标量。

bool_onlybool, 默认 False (Dask 中不支持)

仅包含布尔列。对于 Series 未实现。

skipnabool, 默认 True

排除 NA/null 值。如果整行/整列都是 NA 且 skipna 为 True，则结果将为 False，因为对于空行/列。如果 skipna 为 False，则 NA 被视为 True，因为这些不等于零。

**kwargs任意, 默认 None

额外的关键词没有效果，但可能被接受以兼容NumPy。

返回

Series 或 DataFrame: 如果指定了级别，则返回 DataFrame；否则，返回 Series。

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: 返回所有元素是否为真。
DataFrame.any: 返回请求轴上是否有任何元素为 True。
DataFrame.all: 返回请求轴上所有元素是否为True。

示例

系列

对于序列输入，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

每一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

对列进行聚合。

>>> 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

在整个 DataFrame 上进行聚合，使用 axis=None。

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

any 对于一个空的 DataFrame 是一个空的 Series。

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

dask.dataframe.Series.all

dask.dataframe.Series.apply