pandas 0.23 - Panel.any()

pandas.Panel.any




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pandas.Panel.any

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

अनुरोधित धुरी पर कोई भी तत्व सही है या नहीं।

DataFrame.all() विपरीत, यह एक या ऑपरेशन करता है। यदि निर्दिष्ट अक्ष के साथ कोई भी मान True है, तो यह True लौटेगा।

पैरामीटर:

अक्ष : {0 या 'इंडेक्स', 1 या 'कॉलम', कोई नहीं}, डिफ़ॉल्ट 0

संकेत दें कि किस अक्ष या अक्ष को कम किया जाना चाहिए।

  • 0 / 'सूचकांक': सूचकांक को कम करें, एक श्रृंखला लौटाएं जिसका सूचकांक मूल स्तंभ लेबल है।
  • 1 / 'कॉलम': कॉलम को कम करें, एक श्रृंखला लौटाएं जिसका सूचकांक मूल सूचकांक है।
  • कोई नहीं: सभी कुल्हाड़ियों को कम करें, एक स्केलर वापस करें।

स्किपना : बूलियन, डिफॉल्ट ट्रू

NA / शून्य मानों को छोड़ दें। यदि एक पूरी पंक्ति / स्तंभ NA है, तो परिणाम NA होगा।

स्तर : int या स्तर का नाम, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

यदि अक्ष एक MultiIndex (पदानुक्रमित) है, तो एक विशेष स्तर पर गिना जाता है, एक DataFrame में ढह जाता है।

bool_only : बूलियन, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

केवल बूलियन कॉलम शामिल करें। यदि कोई नहीं, सब कुछ उपयोग करने का प्रयास करेगा, तो केवल बूलियन डेटा का उपयोग करें। श्रृंखला के लिए लागू नहीं किया गया।

** kwargs : कोई भी, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

अतिरिक्त कीवर्ड का कोई प्रभाव नहीं है, लेकिन NumPy के साथ संगतता के लिए स्वीकार किया जा सकता है।

यह दिखाता है:
any : DataFrame or Panel (if level specified)

यह भी देखें

DataFrame.all()
वापसी करें कि क्या सभी तत्व सत्य हैं।

उदाहरण

शृंखला

सीरीज इनपुट के लिए, आउटपुट एक स्केलर है जो दर्शाता है कि कोई भी तत्व सही है।

>>> pd.Series([True, False]).any()
True

डेटा ढांचा

चाहे प्रत्येक कॉलम में कम से कम एक ट्रू तत्व (डिफ़ॉल्ट) हो।

>>> 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

स्तंभों पर एकत्र होना।

>>> 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

axis=None साथ पूरे DataFrame पर एकत्र होना axis=None

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

खाली DataFrame के लिए कोई any एक खाली श्रृंखला है।

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