Метод any

Метод any применяется к Series и проверяет, содержит ли серия хотя бы один истинный элемент. По умолчанию метод возвращает bool значение, указывающее, есть ли в серии хотя бы одно значение, которое в логическом контексте считается истинным. Метод имеет параметр skipna, который определяет, следует ли игнорировать пропущенные значения NaN.

Синтаксис

ser.any([skipna])

Пример

Давайте проверим серию с логическими значениями на наличие истинных элементов:

import pandas as pd

ser = pd.Series([True, False, False])
res = ser.any()
print(res)

Результат выполнения кода:

True

Пример

Если все элементы ложны, метод вернёт False:

import pandas as pd

ser = pd.Series([False, False, False])
res = ser.any()
print(res)

Результат выполнения кода:

False

Пример

Метод работает не только с логическими значениями, но и с числами, где ноль считается ложным, а любое ненулевое число - истинным:

import pandas as pd

ser = pd.Series([0, 1, 2])
res = ser.any()
print(res)

Результат выполнения кода:

True

Пример

Строки также проверяются на истинность: пустая строка считается ложной, непустая - истинной:

import pandas as pd

ser = pd.Series(['', 'abc', ''])
res = ser.any()
print(res)

Результат выполнения кода:

True

Пример

Параметр skipna управляет обработкой пропущенных значений. По умолчанию он равен True, и NaN игнорируются:

import pandas as pd
import numpy as np

ser = pd.Series([False, np.nan, False])
res = ser.any(skipna=True)
print(res)

Результат выполнения кода:

False

Пример

Если установить skipna в False, то наличие NaN приведёт к возврату True, так как NaN считается истинным значением:

import pandas as pd
import numpy as np

ser = pd.Series([False, np.nan, False])
res = ser.any(skipna=False)
print(res)

Результат выполнения кода:

True

Пример

Если серия пуста, метод вернёт False:

import pandas as pd

ser = pd.Series([])
res = ser.any()
print(res)

Результат выполнения кода:

False

Смотрите также

метод all,
который проверяет, все ли элементы истинны
метод isna,
который проверяет элементы на пропуски
метод unique,
который возвращает уникальные значения
метод value_counts,
который считает количество каждого значения