Python | Serie Pandas.all()

La serie Pandas es un ndarray unidimensional con etiquetas de eje. No es necesario que las etiquetas sean únicas, pero deben ser de tipo hashable. El objeto admite la indexación basada en enteros y etiquetas y proporciona una gran cantidad de métodos para realizar operaciones relacionadas con el índice.

La función Pandas Series.all()devuelve si todos los elementos son verdaderos, potencialmente sobre un eje. Regresa Truea menos que haya al menos un elemento dentro de una serie oa lo largo de un eje de marco de datos que sea Falseo equivalente (por ejemplo, cero o vacío).

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

Parámetro :
eje : Indica qué eje o ejes se deben reducir.
bool_only: incluye solo columnas booleanas.
skipna : Excluir NA/valores nulos.
level : si el eje es un MultiIndex (jerárquico), cuente a lo largo de un nivel particular, colapsando en un escalar.
**kwargs: las palabras clave adicionales no tienen efecto, pero pueden aceptarse por compatibilidad con NumPy.

Devoluciones: escalar o Serie

Ejemplo n.º 1: use Series.all()la función para verificar si todos los valores en el objeto de serie dado son verdaderos o distintos de cero.

# 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)

Producción :

Coca Cola    34
Sprite        5
Coke         13
Fanta        32
Dew           4
ThumbsUp     15
dtype: int64

Ahora usaremos Series.all()la función para verificar si todos los valores en el objeto de la serie dada son verdaderos y distintos de cero.

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

Producción :

True

Como podemos ver en el resultado, la Series.all()función ha devuelto con éxito la Trueindicación de que todos los valores de la serie dada son verdaderos o distintos de cero.
 
Ejemplo n.º 2: use Series.all()la función para verificar si todos los valores en el objeto de la serie dado son verdaderos o distintos de cero.

# 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)

Producción :

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
Freq: A-DEC, dtype: int64

Ahora usaremos Series.all()la función para verificar si todos los valores en el objeto de la serie dada son verdaderos y distintos de cero.

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

Producción :

False

Como podemos ver en el resultado, la Series.all()función ha devuelto con éxito la Falseindicación de que todos los valores de la serie dada no son verdaderos o distintos de cero. Uno de los valores es cero en este objeto de serie.