python中判断一个dataframe非空 DataFrame有一个属性为empty,直接用DataFrame.empty判断就行。 如果df为空,则 df.empty 返回 True,反之 返回False。 注意empty后面不要加()。 学习tips:查好你自己所用的Pandas对应的版本,在官网上下载Pandas 使用的pdf手册,直接搜索“empty”,就可找到有... ...
python中判断一个dataframe非空 DataFrame有一个属性为empty,直接用DataFrame.empty判断就行。 如果df为空,则 df.empty 返回 True,反之 返回False。 注意empty后面不要加()。 学习tips:查好你自己所用的Pandas对应的版本,在官网上下载Pandas 使用的pdf手册,直接搜索“empty”,就可找到有... ...
analyze_dataframe(sample_df) semantic_profile = semantic_profile_part1+'\n'+semantic_profile_part2 # Generate the dataset topic data_topic_generator = DatasetTopicGenerator(client=client, model_name=model_name) data_topic = data_topic_generator.generate_topic(title, original_description, dataset_...
tokenize(text) Out[13]: ['She', 'looked', 'at', 'her', 'father', "'s", 'arm-chair.'] In [14]: tokenizer.tokenize(text_fr) Out[14]: ['Qu', "'est-ce", 'que', 'c', "'est", '?'] # use of makettrans to tokenize on spaces, stripping punctuation # see python ...
polars_dataframe_item.py 27 1 94% 14 polars_series_item.py 22 1 92% 14 primitive_item.py 23 2 91% 13–15 sklearn_base_estimator_item.py 29 1 94% 15 venv/lib/python3.12/site-packages/skore/persistence/repository __init__.py 2 0 100% item_repository.py 59 5 91% 15–16, 202...
python中判断一个dataframe非空 DataFrame有一个属性为empty,直接用DataFrame.empty判断就行。 如果df为空,则 df.empty 返回 True,反之 返回False。 注意empty后面不要加()。 学习tips:查好你自己所用的Pandas对应的版本,在官网上下载Pandas 使用的pdf手册,直接搜索“empty”,就可找到有... ...
Web server failed to start. Port 8080 was already in use. Webserverfailedtostart.Port8080wasalreadyinuse.报错信息如上图所示 它的意思是端口号被占用了 STS跑项目是实时更新的。所以不需要像Eclipse一样重复跑 解决方法如下: 第一种方法:更改你的端口号 第二种方法: 1.查看该端口的进程(我的是8080):...
in the result (any names not found in the data will become all-NA columns). I will be testing changes to sql.read_query to confirm that frame.from_records will return the resulting dataframe when columns is None Therefore, I would think the below outcomes are acceptable, in order of pref...
DEFINE_integer("num_jobs", 1, "Number of jobs") _SAVE_DIR = flags.DEFINE_string("save_dir", "./results", "Save directory") QUANTILES = list(np.arange(1, 10) / 10.0) @@ -123,9 +127,9 @@ def main(): ) total_time = time.time() - init_time time_df = pd.DataFrame({"...
This will return a new dataframe with SOC code entries appended in a new column: job_titlejob_descriptionjob_sectorSOC_code PhysicistMake calculations about the universe, do research, perform experiments and understand the physical environment.Professional, scientific & technical activities211 ...