Pandas Series Any Methode

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Einführung

In diesem Lab werden wir die any()-Methode im Python-Pandas-Series-Objekt untersuchen. Diese Methode kann verwendet werden, um zu überprüfen, ob irgendeine Elemente in einer Series als True ausgewertet werden. Sie gibt True zurück, wenn mindestens ein Element True ist, und False andernfalls.

Tipps für die VM

Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL python(("Python")) -.-> python/FunctionsGroup(["Functions"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataCleaningGroup(["Data Cleaning"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataAnalysisGroup(["Data Analysis"]) python(("Python")) -.-> python/PythonStandardLibraryGroup(["Python Standard Library"]) python(("Python")) -.-> python/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataSelectionGroup(["Data Selection"]) python/BasicConceptsGroup -.-> python/booleans("Booleans") pandas/DataSelectionGroup -.-> pandas/select_columns("Select Columns") pandas/DataSelectionGroup -.-> pandas/select_rows("Select Rows") pandas/DataSelectionGroup -.-> pandas/conditional_selection("Conditional Selection") python/FunctionsGroup -.-> python/build_in_functions("Build-in Functions") pandas/DataCleaningGroup -.-> pandas/handle_missing_values("Handling Missing Values") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") pandas/DataAnalysisGroup -.-> pandas/basic_statistics("Basic Statistics") python/PythonStandardLibraryGroup -.-> python/data_collections("Data Collections") subgraph Lab Skills python/booleans -.-> lab-68730{{"Pandas Series Any Methode"}} pandas/select_columns -.-> lab-68730{{"Pandas Series Any Methode"}} pandas/select_rows -.-> lab-68730{{"Pandas Series Any Methode"}} pandas/conditional_selection -.-> lab-68730{{"Pandas Series Any Methode"}} python/build_in_functions -.-> lab-68730{{"Pandas Series Any Methode"}} pandas/handle_missing_values -.-> lab-68730{{"Pandas Series Any Methode"}} python/importing_modules -.-> lab-68730{{"Pandas Series Any Methode"}} pandas/basic_statistics -.-> lab-68730{{"Pandas Series Any Methode"}} python/data_collections -.-> lab-68730{{"Pandas Series Any Methode"}} end

Erstellen einer Series

Lassen Sie uns beginnen, indem wir eine Series mit einigen Elementen erstellen. Wir werden den Series-Konstruktor verwenden.

import pandas as pd

s = pd.Series([True, False, True])
print(s)

Ausgabe:

0     True
1    False
2     True
dtype: bool

Verwenden der any()-Methode

Jetzt, wo wir unsere Series haben, können wir die any()-Methode verwenden, um zu überprüfen, ob irgendeine Elemente True sind. Wenden Sie die any()-Methode auf unsere Series an und geben Sie das Ergebnis aus.

result = s.any()
print(result)

Ausgabe:

True

Überprüfen einer Series mit allen False-Elementen

Lassen Sie uns eine neue Series erstellen, bei der alle Elemente False sind, und die any()-Methode erneut anwenden.

s_false = pd.Series([False, False, False])
result_false = s_false.any()
print(result_false)

Ausgabe:

False

Überprüfen einer Series mit einigen True- und einigen False-Elementen

Wir können die any()-Methode auch auf eine Series anwenden, bei der einige Elemente True und einige False sind.

s_mixed = pd.Series([True, False, True, False])
result_mixed = s_mixed.any()
print(result_mixed)

Ausgabe:

True

Überprüfen einer Series mit leeren Elementen

Wir können die any()-Methode auch auf eine Series anwenden, die leere Elemente enthält. Leere Elemente werden als False betrachtet.

s_empty = pd.Series([])
result_empty = s_empty.any()
print(result_empty)

Ausgabe:

False

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man die any()-Methode des Python pandas Series-Objekts verwendet. Wir haben gesehen, dass die any()-Methode True zurückgibt, wenn irgendein Element in der Series True ist, und False andernfalls. Wir haben auch verschiedene Szenarien untersucht, einschließlich Series mit allen False-Elementen und Series mit einer Mischung aus True- und False-Elementen. Darüber hinaus haben wir gesehen, dass leere Elemente als False betrachtet werden, wenn die any()-Methode verwendet wird. Diese Methode ist nützlich, um zu überprüfen, ob irgendeine Elemente in einer Series eine gegebene Bedingung erfüllen.