最新版本Pandas DataFrame中any()方法的替代方案是什么

any()是pandas中用于存在性判断的内置方法，标准返回值为True/False布尔值，作用是判断序列中是否存在至少一个布尔判定为真的元素，该方法从设计上就不承担返回首个非空值的功能，你记忆中的旧版本返回非空值属于对方法行为的记忆偏差。

根据需要过滤的值类型，选择对应写法即可：

• 仅排除NaN、None类空值，取第一个有效非空值
  用pandas内置的first_valid_index()方法直接定位第一个非空值的索引再取值，是性能最优的写法：

  import pandas as pd
  df = pd.DataFrame([{"a":"asdfads10", "b":100}, {"a":"10asdfasdf","b":200}])
  first_val = df['a'].loc[df['a'].first_valid_index()]
  # 执行后first_val的值为"asdfads10"，即目标首个非空结果
  

• 需要同时排除空字符串、0、False这类布尔判定为假的值，取第一个真值
  先做布尔筛选再取首项即可，建议加判空逻辑避免序列全为假值时报错：

  # 先筛出所有布尔判定为真的元素
  truthy_items = df['a'][df['a'].astype(bool)]
  # 有符合条件的元素就取第一个，没有就返回None
  first_truthy_val = truthy_items.iloc[0] if not truthy_items.empty else None
  

不要依赖非稳定版本的非预期方法行为编写业务逻辑，any()的定位就是布尔判断，所有pandas正式稳定版的行为都是统一返回布尔值，后续版本也不会调整这个逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mammu yedukondalu