Python | Marco de datos de Pandas.all()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

DataFrame.all()El método comprueba si todos los elementos son verdaderos, potencialmente sobre un eje. Devuelve True si todos los elementos dentro de una serie o a lo largo de un eje de Dataframe no son cero, no están vacíos o no son False.

Sintaxis: DataFrame.all(axis=0, bool_only=Ninguno, skipna=Verdadero, nivel=Ninguno, **kwargs)

Parámetros:
eje: {0 o ‘índice’, 1 o ‘columnas’, Ninguno}, por defecto 0
Indica qué eje o ejes deben reducirse.
0 / ‘índice’: reduce el índice, devuelve una serie cuyo índice son las etiquetas de columna originales.
1 / ‘columnas’: reduce las columnas, devuelve una Serie cuyo índice es el índice original.
Ninguno: reduce todos los ejes, devuelve un escalar.

skipna : Excluir NA/valores nulos. Si una fila/columna completa es NA, el resultado será NA.
level : Si el eje es un MultiIndex (jerárquico), cuenta a lo largo de un nivel particular, colapsando en una Serie.
bool_only: incluye solo columnas booleanas. Si es Ninguno, intentará usar todo, luego use solo datos booleanos. No implementado para Serie.
**kwargs: las palabras clave adicionales no tienen efecto, pero pueden aceptarse por compatibilidad con NumPy.

Devuelve: todo: Serie o DataFrame (si se especifica el nivel)

Nota: el valor Nan se tratará como un valor no vacío y, por lo tanto, se evaluará como Verdadero.

Para obtener un enlace al archivo CSV utilizado en el código, haga clic aquí

Ejemplo #1: Sufijo _col en cada columna en el marco de datos.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Making data frame from the csv file
df = pd.read_csv("nba.csv")
  
# Printing the first 10 rows of the
# data frame for visualization
df[:10]

# checking for 'Name' column
df.Name.all()

Producción:

Ejemplo n.º 2: Evaluar el comportamiento de las columnas

dataframe.all()El comportamiento predeterminado comprueba si todos los valores de las columnas devuelven True.

# Checking for all the columns in the dataframe
df.all()

Salida:

 
Ejemplo n.º 3: Comprobar elementos por filas

Especifique axis=’columns’ para verificar si todos los valores de fila devuelven True. si todos los valores en cualquier fila específica se evalúan como verdaderos, la fila general se evaluará como verdadera.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Making data frame from the csv file
df = pd.read_csv("nba.csv")
  
# Checking across the row
df.all(axis ='columns')

Producción:

all() evalúa todos los valores en todas las filas del marco de datos y genera un valor booleano para cada fila.
 

Ejemplo n.º 4: comprobar todos los valores en el marco de datos

Especifique, axis=None para si cada valor es Verdadero en el marco de datos.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Making data frame from the csv file
df = pd.read_csv("nba.csv")
  
# Checking across the row
df.all(axis = None)

Producción: