pandas. Data Frame. any () 와 all ()

말 그대로 any () 의 한 서열 에서 하나의 True 를 만족 시 키 면 True 로 돌아간다.all () 한 시퀀스 의 모든 값 이 True 일 때 True 로 돌아 갑 니 다. 그렇지 않 으 면 false 입 니 다.이것 괜찮아요? Series 의 any () 와 all () 의 예 에서 볼 수 있다.

>>>pd.Series([False, False]).any()
False
>>>pd.Series([True, False]).any()
True
>>>pd.Series([]).any()
False
>>>pd.Series([np.nan]).any()
False
>>>pd.Series([np.nan]).any(skipna=False)
True

1、pandas.DataFrame.any() DataFrame.any (self, axis=0, bool_only=None, skipna=True, level=None, **kwargs)

axis: 축 방향, 기본 값 0

bool_only: 시퀀스 에 있 는 Boolean 값 만 이용 하여 판단 할 지 여부

skipna, NA / null 값 건 너 뛰 기

 

return series 또는 DataFrame

>>>pd.Series([False, False]).any()
False
>>>pd.Series([True, False]).any()
True
>>>pd.Series([]).any()
False
>>>pd.Series([np.nan]).any()
False
>>>pd.Series([np.nan]).any(skipna=False)
True

2、pandas.DataFrame.all() DataFrame.all (self, axis=0, bool_only=None, skipna=True, level=None, **kwargs)
매개 변 수 는 any () 와 일치 합 니 다.

#Series
>>> pd.Series([True, True]).all()
True
>>> pd.Series([True, False]).all()
False
>>> pd.Series([]).all()
True
>>> pd.Series([np.nan]).all()
True
>>> pd.Series([np.nan]).all(skipna=False)
True

#DataFrame
>>> df = pd.DataFrame({'col1': [True, True], 'col2': [True, False]})
>>> df
   col1   col2
0  True   True
1  True  False
>>> df.all()
col1     True
col2    False
dtype: bool
>>> df.all(1)
0     True
1    False
dtype: bool
>>> df.all(axis=None)
False

pandas 에서 isnull () 과 any () 의 공동 사용
\ # 각 열 에 빈 값 이 있 는 지 확인 합 니 다. True 는 빈 값 을 표시 합 니 다.
movie_data.isnull().any(axis=0) ## output id                      False imdb_id                  True popularity              False budget                  False revenue                 False original_title          False cast                     True homepage                 True director                 True tagline                  True keywords                 True overview                 True runtime                 False genres                   True production_companies     True release_date            False vote_count              False vote_average            False release_year            False budget_adj              False revenue_adj             False dtype: bool
\ # 빈 값 을 포함 하 는 열 수 moviedata.isnull().any(axis=0).sum() ## output 9
\ # 각 줄 에 빈 값 movie 가 있 는 지 확인data.isnull().any(axis=1) ## output 0        False 1        False 2        False 3        False 4        False 5        False ··· 10860     True 10861     True 10862     True 10863     True 10864     True 10865     True Length: 10866, dtype: bool
\ # 빈 값 이 함 유 된 줄 수 moviedata.isnull().any(axis=1).sum() ## output 8874