Python 如果为False，则不在布尔值系列中

我是python新手，我发现我的许多问题已经得到了回答。在编写各种语言的7年时间里，我从来没有在这里发布过问题，所以这次我真的被难住了

我正在使用python 3.6

我有一个数据框，其中的一列只是布尔值。我有一些代码，我只想在该列中的所有行都为True时执行

在我的代码的其他地方，我使用了：

if True not in df.column:

确定df中是否有一行为真。这个很好用

但由于某些原因，相反的方法不起作用：

if False not in df.column:

确定df中的所有行是否为真

即使这样也会返回False：

import pandas as pd

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

print(False not in S)

但我发现向该系列添加.values有两种效果：

import pandas as pd

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

print(False not in S.values)

我可以想到的另一种选择是循环遍历列，并使用OR运算符将每一行与初始化为True的变量进行比较。然后，如果变量使它一直到最后都为True，则所有都必须为True

所以我的问题是：为什么这个返回值是假的

import pandas as pd

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

print(False not in S)

---

False不在S中

相当于

False不在S.index中

。由于第一个索引元素是0（反过来，它在数字上相当于

False

），因此

False

在技术上是

在
S
中不是S
相当于
在S中不是False。由于第一个索引元素是0（这反过来在数值上相当于
False
），
False
在技术上是
在
S
中，当您调用
S.values
时，您将有权访问pandas系列/数据帧的
numpy.array
版本

Pandas提供了一个名为
isin
的方法，当调用
s.isin（[False]）
时，该方法将正常运行。当您调用
s.values
时，您将访问Pandas Series/Dataframe的
numpy.array
版本

Pandas提供了一个名为
isin
的方法，在调用
s.isin（[False]）
时，该方法将正常运行。这不是您直接要求的，而是您可以对布尔序列使用.all（）来确定所有值是否为真。比如：

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

这并不是直接要求什么，但可以对布尔级数使用.all（）来确定所有值是否为真。比如：

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

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