熊猫系列 any() vs all()

Posted 2023-05-08

【中文标题】熊猫系列 any() vs all()

【英文标题】：Pandas Series any() vs all()

【发布时间】：2017-02-24 10:11:01

【问题描述】：

>>> s = pd.Series([float('nan')])
>>> s.any()
False
>>> s.all()
True

这不是很奇怪吗？ any（返回是否有任何元素在请求的轴上为真）和all（返回是否所有元素在请求的轴上为真）的文档相似，但行为上的差异对我来说似乎没有意义。

什么给了？

【问题讨论】：

也许它实际上是在做 "no elements are false"，而不是 "all elements are true"，而nan 使它成为三个-重视逻辑？

@jonrsharpe，我猜在这种情况下 NaN 将被完全忽略 - 检查：pd.Series([]).any() 和 pd.Series([]).all()

是的，这可能是 pandas 默认处理 NaN 的问题。

我无法理解的是为什么：pd.Series([]).all() 给True，all([]) 也返回True（我也无法理解这个......）跨度>

发现了这个深入研究的问题：***.com/questions/3275058/…

【参考方案1】：

这似乎是pandas 通常忽略NaN 的问题，除非被告知不要这样做：

>>> pd.Series([float('nan')]).any()
False
>>> pd.Series([float('nan')]).all()
True
>>> pd.Series([float('nan')]).any(skipna=False)
True
>>> 

注意，NaN 是假的：

>>> bool(float('nan'))
True

另请注意：这与内置的any 和all 一致。空的可迭代对象返回 True 用于 all 和 False 用于 any。 Here is a relevant question on that topic.

有趣的是，默认行为似乎与文档不一致：

skipna : 布尔值，默认 True 排除 NA/空值。如果整行/列为 NA，则结果 不适用

但请注意：

>>> pd.Series([float('nan')]).any(skipna=None)
False
>>> pd.Series([float('nan')]).any(skipna=True)
False
>>> pd.Series([float('nan')]).any(skipna=False)
True
>>> 

【讨论】：

文档中关于skipna 的内容如下：Exclude NA/null values. If an entire row/column is NA, the result will be NA。而且它不会那样工作：pd.Series([float('nan')]).any() 返回False，而不是NA。

@DennisGolomazov 是的，我正要发布那个。

这似乎是不一致的，skipna 在 any 和 all 中默认为 True，所以如果 all 为 True，any 也应该为 True，不应该是吗？

@DennisGolomazov 不，它似乎与内置的any 和all 一致。空的可迭代对象返回 True 用于 all 和 False 用于 any。见讨论here

嘿。是的，this 是我最喜欢的一个非常“有用”的 pandas 文档示例......