Pandas DataFrame all() 方法
示例
檢查每行（索引）中的所有值是否都為 True
import pandas as pd
data = [[True, False, True], [True, True, True]]
df = pd.DataFrame(data)
print(df.all())
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定義和用法
all() 方法為每一列返回一個值，如果該列中的所有值都為 True，則返回 True，否則返回 False。
透過指定列軸（axis='columns'），如果該軸中的所有值都為 True，則 all() 方法返回 True。
語法
dataframe.all(axis, bool_only, skipna, level, kwargs)
引數
axis、 bool_only、skipna、level 引數是關鍵字引數。
| 引數 | 值 | 描述 |
|---|---|---|
| axis | 0 |
可選，要檢查的軸，預設為 0。 |
| bool_only | 無 |
可選。指定是否僅檢查布林列。預設為 None |
| skip_na | True |
可選，預設為 True。如果結果不應跳過 NULL 值，則設定為 False。 |
| level | Number level name |
可選，預設為 None。指定要沿哪個級別（在分層多索引中）進行計數 |
| kwargs | 可選，關鍵字引數。這些引數沒有效果，但可以被 NumPy 函式接受。 |
返回值
一個包含 True 和 False 值的 Series。
如果指定了 level 引數，則此方法將返回一個DataFrame 物件。
此函式不會修改原始 DataFrame 物件。
