Pandas DataFrame all() 方法
示例
检查每行（索引）中的所有值是否都为 True
import pandas as pd
data = [[True, False, True], [True, True, True]]
df = pd.DataFrame(data)
print(df.all())
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定义和用法
The all() 方法为每一列返回一个值，如果该列中的所有值都为 True，则返回 True，否则返回 False。
通过指定列轴（axis='columns'），all() 方法如果该轴上的所有值都为 True，则返回 True。
语法
dataframe.all(axis, bool_only, skipna, level, kwargs)
参数
axis、 bool_only、skipna、level 参数是 关键字参数。
| 参数 | 值 | 描述 |
|---|---|---|
| axis | 0 |
可选，要检查的轴，默认为 0。 |
| bool_only | None |
可选。指定是否仅检查布尔列。默认为 None |
| skip_na | True |
可选，默认为 True。如果结果不应跳过 NULL 值，则设置为 False |
| level | 数字 级别名称 |
可选，默认为 None。指定要沿其计数的级别（在分层多索引中） |
| kwargs | 可选，关键字参数。这些参数没有作用，但可以被 NumPy 函数接受 |
返回值
一个包含 True 和 False 值的 Series。
如果指定了 level 参数，则此方法将返回一个 DataFrame 对象。
此函数不会对原始 DataFrame 对象进行更改。
