Python | Панды Series.all ()

Опубликовано: 27 Марта, 2022

Серия Pandas - это одномерный массив ndarray с метками осей. Этикетки не обязательно должны быть уникальными, но должны быть хешируемого типа. Объект поддерживает индексирование как на основе целых чисел, так и на основе меток и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом.

Pandas Series.all() function return whether all elements are True, potentially over an axis. It returns True unless there at least one element within a series or along a Dataframe axis that is False or equivalent (e.g. zero or empty).

Syntax: Series.all(axis=0, bool_only=None, skipna=True, level=None, **kwargs)
Parameter :
axis : Indicate which axis or axes should be reduced.
bool_only : Include only boolean columns.
skipna : Exclude NA/null values.
level : If the axis is a MultiIndex (hierarchical), count along a particular level, collapsing into a scalar.
**kwargs : Additional keywords have no effect but might be accepted for compatibility with NumPy.
Returns : scalar or Series

Example #1: Use Series.all() function to check if all the values in the given series object is True or non-zero.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([34, 5, 13, 32, 4, 15])
  
# Create the Index
index_ = ["Coca Cola", "Sprite", "Coke", "Fanta", "Dew", "ThumbsUp"]
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Выход :

 Кока-Кола 34
Спрайт 5
Кокс 13
Фанта 32
Роса 4
Большой палец вверх 15
dtype: int64

Now we will use Series.all() function to check if all the values in the given series object is True and non-zero.

# check if all value is True
# or non-zero
result = sr.all()
  
# Print the result
print(result)

Выход :

 Правда

As we can see in the output, the Series.all() function has successfully returned the True indicating that all the values in the given series is True or non-zero.

Example #2 : Use Series.all() function to check if all the values in the given series object is True or non-zero.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([51, 10, 24, 18, 1, 84, 12, 10, 5, 24, 0])
  
# Create the Index
# apply yearly frequency
index_ = pd.date_range("2010-10-09 08:45", periods = 11, freq ="Y")
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Выход :

 2010-12-31 08:45:00 51
2011-12-31 08:45:00 10
2012-12-31 08:45:00 24
2013-12-31 08:45:00 18
2014-12-31 08:45:00 1
2015-12-31 08:45:00 84
2016-12-31 08:45:00 12
2017-12-31 08:45:00 10
2018-12-31 08:45:00 5
2019-12-31 08:45:00 24
2020-12-31 08:45:00 0
Частота: A-DEC, dtype: int64

Now we will use Series.all() function to check if all the values in the given series object is True and non-zero.

# check if all value is True
# or non-zero
result = sr.all()
  
# Print the result
print(result)

Выход :

 Ложь

As we can see in the output, the Series.all() function has successfully returned the False indicating that all the values in the given series is not True or non-zero. One of the values is zero in this series object.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Python | Панды Series.all ()

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ