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返回是否所有元素都是True,可能是在一个轴上。 返回True,除非在一个系列中或沿Dataframe轴至少有一个元素是False或等价的(例如零或空)。 Parameters 轴：{0 或“索引”，1 或“列”，无}，默认 0指明哪一个或哪几个轴应该被减少。对于Series此参数未使用,默认为0。 0/'index':减少索引,返回一个索引为原始列标签的系列。 1/'columns':减少列,返回一个索引为原始索引的系列。 None:减少所有轴,返回一个标量。 bool_only :bool，默认无只包含布尔值列。如果无,将尝试使用所有数据,然后只使用布尔数据。对于Series不执行。 跳过：布尔，默认为真排除NA/空值。如果整个行/列都是NA,并且skipna为真,那么结果将为真,就像空行/列一样。如果skipna为False,那么NA将被视为Tr,因为这些值不等于零。 级别:int 或级别名称，默认无如果轴是一个MultiIndex(分层),则沿着特定的层次计数,折叠成一个标量。 从1.3.0版本开始被废弃。level关键字已被弃用。使用groupby代替。 **kwargs :any, 默认无额外的关键字没有效果,但为了与NumPy兼容,可能会被接受。 Returns 标量如果指定了level,则返回Series,否则返回scalar。 See also Series.all如果所有元素都是True,则返回True。 DataFrame.any如果一个(或多个)元素为True,则返回True。 Examples Series >>> pd.Series([True, True]).all() True >>> pd.Series([True, False]).all() False >>> pd.Series([], dtype="float64").all() True >>> pd.Series([np.nan]).all() True >>> pd.Series([np.nan]).all(skipna=False) TrueDataFrames 从字典中创建一个数据框。 >>> df = pd.DataFrame({'col1': [True, True], 'col2': [True, False]}) >>> df col1 col2 0 True True 1 True False默认行为是检查每一列的值是否都返回True。 >>> df.all() col1 True col2 False dtype: bool指定 axis='columns' 以检查每行中的值是否都返回 True。 >>> df.all(axis='columns') 0 True 1 False dtype: bool或 axis=None 表示每个值是否均为True。 >>> df.all(axis=None) False |
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