Pandas DataFrame all() 方法
实例
检查每行（索引）中的所有值是否为 True：
import pandas as pddata = [[True, False, True], [True, True, True]]df = pd.DataFrame(data)print(df.all())
定义与用法
all() 方法为每列返回一个值，如果该列中的所有值都为 True，则返回 True，否则返回False。
通过指定列轴 (axis='columns'), 如果该轴中的所有值均为 True，则 all() 方法将返回 True。
语法
dataframe.all(axis, bool_only, skipna, level, kwargs)
参数
axis, bool_only,skipna, level 都是 关键字 参数。
| 参数 | 值 | 描述 |
|---|---|---|
| axis | 0 1 'index' 'columns' | 可选，被查找的轴，默认为0。 |
| bool_only | None True False | 可选。指定是否仅检查 Boolean 列。默认 None |
| skip_na | True False | 可选。默认为 True。如果结果不应跳过空值，则设置为 False |
| level | Number level name | 可选。默认 None。指定要沿哪个级别（在分层多索引中）计数 |
| kwargs | 可选，关键字参数。这些参数无效，但可以被NumPy 函数接受 |
返回值
True 的 Series 和 False 值.
如果 level 参数是指定的，则此方法将返回 Dataframe 对象。
此功能不更改原始数据框对象