Pandas系列any()与all()的区别

Question

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

这不奇怪吗？any (沿指定轴返回任何元素是否为True) 和 all (沿指定轴返回所有元素是否为True) 的文档相似，但它们的行为差异似乎没有意义。

为什么会这样呢？

- Dennis Golomazov

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也许它实际上执行的是“没有元素为假”，而不是“所有元素都为真”，而nan使它成为三值逻辑？ - jonrsharpe

@jonrsharpe，我猜NaN在这种情况下将被完全忽略 - 请检查此内容：pd.Series([]).any()和pd.Series([]).all()。 - MaxU - stand with Ukraine

是的，这很可能是pandas默认处理NaN的问题。 - juanpa.arrivillaga

我无法理解的是为什么 pd.Series([]).all() 返回 True，而 all([]) 也返回 True（我也无法理解这个...） - MaxU - stand with Ukraine

找到了一个深入探讨此问题的问题：https://dev59.com/gnA75IYBdhLWcg3weY_u - juanpa.arrivillaga

@juanpa.arrivillaga，感谢您提供的链接！ - MaxU - stand with Ukraine

Answer 1

似乎这是与 pandas 正常忽略 NaN 的方式有关，除非明确指定不忽略。

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

注意，NaN 是假值：

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

注意：这与内置的any和all一致。空迭代对于all返回True，对于any返回False。这里有一个相关问题。 有趣的是，默认行为似乎与文档不一致：

skipna：布尔型，默认为True 排除NA / null值。如果整行/列都是NA，则结果将为NA

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
>>> 

- juanpa.arrivillaga

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@DennisGolomazov 是的，我正要发布那个。 - juanpa.arrivillaga

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，则 any 也应该为 True，不是吗？ - Dennis Golomazov

@DennisGolomazov 不，这似乎与内置的any和all一致。对于all和any，空迭代器返回True和False。请参阅此处的讨论。 - juanpa.arrivillaga

答案已接受，谢谢！是的，一般我发现pandas文档组织得很差。我倾向于在SO上找到大部分答案，而不是在文档中。 - Dennis Golomazov

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