Dataframe 上的 Pandas .any() 与 Python any()

Question

在 DataFrame 上使用时，更喜欢 Pandas 实现的

.any()

而不是 Python 内置的

any()

的原因是什么？由于 Pandas DataFrame 是列优先的，这是否有性能原因？我的预感可能是 Pandas 方法的实现方式使得基于列的读取速度更快，符合预期。谁能确认一下吗？

为什么这样：

if df.any():

而不是这个：

if any(df):

Answer 1

如果我错了请纠正我：

1. 性能：Pandas 的方法针对 Pandas 对象的操作进行了高度优化（C 级速度优化）。
2. 处理 NaN 值：NaN 值被视为

   False

   。
3. 轴指定：您可以指定要沿其执行方法的轴。
4. 不同的行为：

   any(df)

   检查列本身的真实性，而不是DataFrame中的各个值。
5. 输出仍然是系列（或 DF）。
6. 在 Pandas 框架内工作时，它可以确保更多的一致性。