如果 False 不在熊猫系列布尔值中[重复]答案

【问题标题】：if False not in pandas series of Boolean values [duplicate]如果 False 不在熊猫系列布尔值中[重复]
【发布时间】：2018-06-30 01:41:24
【问题描述】：

我是 python 新手，我发现我的很多问题已经得到解答。在编写各种语言的 7 年中，我从来没有真正在这里发布过问题，所以这次我真的很难过。

我正在使用 python 3.6

我有一个 pandas 数据框，其中有一列只是布尔值。我有一些代码，我只想在此列中的所有行都为 True 时执行。

在我使用过的代码中的其他地方：

if True not in df.column:

判断 df 中是否没有一行是 True。这很好用。

但由于某种原因，反过来不起作用：

if False not in df.column:

判断df中的所有行是否为真。

即使这样也返回 False：

import pandas as pd

S = pd.Series([True, True, True])

print(False not in S)

但我发现向系列中添加 .values 是双向的：

import pandas as pd

S = pd.Series([True, True, True])

print(False not in S.values)

我能想到的另一种选择是遍历列并使用 OR 运算符将每一行与初始化为 True 的变量进行比较。那么如果变量一直到最后都为真，那么一切都必须为真。

所以我的问题是：为什么这会返回 False？

import pandas as pd

S = pd.Series([True, True, True])

print(False not in S)

【问题讨论】：

【解决方案1】：

False not in S 等价于False not in S.index。由于第一个索引元素是 0（反过来，它在数值上等价于 False），所以 False 在技术上是 in S。

【讨论】：

【解决方案2】：

当您调用s.values 时，您将可以访问numpy.array 版本的熊猫系列/数据框。

Pandas 提供了一个名为 isin 的方法，当调用 s.isin([False]) 时，该方法会正常运行

【讨论】：

【解决方案3】：

这不是您要直接询问的内容，但您可以在布尔系列上使用 .all() 来确定所有值是否为真。比如：

if df["column_name"].all():
    #do something

【讨论】：