pandas.Series.any

Series.any(axis=0, bool_only=None, skipna=True, level=None, **kwargs)[source]

Возвращает True, если хотя бы один элемент равен True, потенциально по оси.

Возвращает False, если не существует ни одного элемента в серии или по оси DataFrame, равного True или эквивалентного ему (например, не равного нулю или не пустого).

Параметры

axis:{0 или ‘index’, 1 или ‘columns’, None}, по умолчанию 0

Указывает, по какой оси или осям должно быть выполнено уменьшение. Для Series этот параметр не используется и по умолчанию равен 0.

• 0 / ‘index’ : уменьшение по индексу, возвращает Series, индекс которой соответствует исходным меткам столбцов.

• 1 / ‘columns’ : уменьшение по столбцам, возвращает Series, индекс которой соответствует исходному индексу.

• None : уменьшение по всем осям, возвращает скаляр.

bool_only:bool, по умолчанию None

Включать только столбцы булевого типа. Если None, попытается использовать все данные, а затем только булевые данные. Для Series не реализовано.

skipna:bool, по умолчанию True

Исключить значения NA/null. Если вся строка/столбец содержит значения NA, и skipna равен True, то результат будет False, как и для пустой строки/столбца. Если skipna равен False, то значения NA обрабатываются как True, потому что они не равны нулю.

level:int или имя уровня, по умолчанию None

Если ось является MultiIndex (иерархическим), то подсчет выполняется по определенному уровню, сводя к скаляру.

Устарело начиная с версии 1.3.0: Ключевое слово level устарело. Используйте groupby вместо него.

**kwargs:любое, по умолчанию None

Дополнительные ключевые слова не влияют, но могут быть приняты для совместимости с NumPy.

Возвращает

скаляр или Series

Если level указан, то возвращается Series; в противном случае возвращается скаляр.

См. также

numpy.any

Версия NumPy этого метода.

Series.any

Возвращает True, если хотя бы один элемент равен True.

Series.all

Возвращает True, если все элементы равны True.

DataFrame.any

Возвращает True, если хотя бы один элемент равен True по указанной оси.

DataFrame.all

Возвращает True, если все элементы равны True по указанной оси.

Примеры

Series

Для ввода Series результат — скаляр, указывающий, есть ли хотя бы один элемент, равный 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

Возвращает True, если в каждом столбце есть хотя бы один элемент, равный True (по умолчанию).

>>> 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

Агрегация по столбцам.

>>> 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

Агрегация по всему DataFrame с axis=None.

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

any для пустого DataFrame возвращает пустую Series.

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