假设我理解您的意思,您可以使用 logical_and.reduce
。从一系列的 Series 开始:
>>> ss = [pd.Series([ True, False, True, False, True]), pd.Series([False, True, True, False, False]), pd.Series([False, False, True, False, True]), pd.Series([False, True, True, False, False]), pd.Series([ True, True, True, True, False])]
它的外观可能类似于:
>>> pd.DataFrame(ss)
0 1 2 3 4
0 True False True False True
1 False True True False False
2 False False True False True
3 False True True False False
4 True True True True False
[5 rows x 5 columns]
如果它是一个数据框,你可以沿着列方向进行缩减操作:
>>> np.logical_and.reduce(ss)
array([False, False, True, False, False], dtype=bool)
如果您想要另一个方向,可以传递axis=1
。
请记住,您还可以使用any
和all
,例如:
>>> df = pd.DataFrame(ss)
>>> df.all()
0 False
1 False
2 True
3 False
4 False
dtype: bool