在Python中,使用Pandas库可以很方便地判断一个DataFrame是否为空。以下是几种常用的方法来判断DataFrame是否为空,并包含相应的代码片段: 使用empty属性: DataFrame对象有一个empty属性,如果DataFrame为空(即不包含任何行),则该属性的值为True,否则为False。 python import pandas as pd # 示例DataFrame df = pd.DataF...
DataFrame.pow(other[, axis,fill_value]) #幂运算,元素指向 DataFrame.radd(other[, axis,fill_value]) #右侧加法,元素指向 DataFrame.rsub(other[, axis,fill_value]) #右侧减法,元素指向 DataFrame.rmul(other[, axis,fill_value]) #右侧乘法,元素指向 DataFrame.rdiv(other[, axis,fill_value]) #右侧...
axis = 0或者axis = 'index'则以行为单位进行删除;axis = 1或者axis = 'columns'则以列为单位进行删除。默认值为0。 how:删除的方式。how = 'any'如果存在空值就删除;how = 'all'如果全为空值就删除。 thresh:能够允许的非空值数量,可以不填。 inplace:波尔变量,是否修改原表格为删除后的表格。默认值...
df.empty ,这是 DataFrame 内置的属性,可以看到虽然调用简单,但他是最耗时的len(df)==0 ,这是通过Python内置len方法判断 DataFrame 的行数,相对来说速度比较快,是第1种的3倍len(df.index)==0 ,这是判断 DataFrame 的行索引的值数量,这已经到达纳秒级别了,是其中最快的方式当然,如果不是非常密集的调用,那么...
在使用python for循环做数据处理时,会遇到某些文件为空,导致程序报错,可以使用dataframe.empty加if条件判断进行解决 例如: 1 data = pd.read_csv(file, skiprows=1, header=None, error_bad_lines=False) 2
Python中检查MongoDB的返回结果是否为空 需求:往MongoDB库中写入数据,但是需要先检索一下库中是否已经有内容,如果有则提示已经存在。 解决方案:通过MongoDB的find命令,进行精确匹配,匹配后使用count命令查看是否为零 代码: name = input(‘请输入您的姓名:’)...
python if条件判断dataframe是否为空 2020-06-10 10:26 −... caicai2019 0 19598 python--- if 语句 2019-12-09 19:56 −#if-elif-else # int(input('请输入你的分数:')) grade = int(input('请输入你的分数:')) if grade -ge 90: print('优... ...
在使用python for循环做数据处理时,会遇到某些文件为空,导致程序报错,可以使用dataframe.empty加if条件判断进行解决 例如: data = pd.read_csv(file, skiprows=1, header=None, error_bad_lines=False) if data.empty: pass else: do 或者 1 data = pd.read_csv(file, skiprows=1, header=None, error_bad...
python中判断dataframe格式的某一列是否空 或某一列中的某个元素是否为空,示例:判断某一列是否为空importpandasaspdpd.isnull(data['排名'])0False1True2False3False4True