在这个例子中,尽管df_nan只包含NaN值,但df_nan.empty会返回False,并打印出"DataFrame不为空"。这是因为Pandas认为包含NaN值的DataFrame是有数据的,因此不为空。
#判断DataFrame是否为empty if df.notnull().all() and df.shape[0] > 0: print("DataFrame不为empty") else: print("DataFrame为empty") ``` 在这个示例中,我们首先创建了一个空的DataFrame。然后,我们使用`notnull()`函数检查DataFrame中是否有任何非null值,使用`all()`确保所有元素都不为null。接下来...
1. DataFrame 数据筛选函数 这里str_source 比对是字符串比对, 是str 类型 1 2 defquery_my_data(df_source, str_source): returndf_source["年龄"]==str_source 2.从excel中取值,存到df,并转换成list 1 a_list=df_check.loc[:,"年龄"].values.tolist() 这个取出来的list,里面的数据全部是 int 类...
DataFrame.empty 如果是空的话,会翻译true
between(*valid_range)] print("Value Range Check (MedInc):") print(value_range_check) 也可以尝试选择其他的数值特征。但可以看到,MedInc列中的所有数值都在预期范围内: Output >>> Value Range Check (MedInc): Empty DataFrame Columns: [MedInc, HouseAge, AveRooms, AveBedrms, Population, AveOccup...
你需要明确选择你想要对 DataFrame 做什么,例如使用 any()、all() 或empty()。或者,你可能想要比较 pandas 对象是否为 None: In [12]: if pd.Series([False, True, False]) is not None: ...: print("I was not None") ...: I was not None 下面是如何检查任何值是否为 True: In [13]: if...
between(*valid_range)] print("Value Range Check (MedInc):") print(value_range_check) 也可以尝试选择其他的数值特征。但可以看到,MedInc列中的所有数值都在预期范围内: Output >>> Value Range Check (MedInc): Empty DataFrame Columns: [MedInc, HouseAge, AveRooms, AveBedrms, Population, AveOccup...
Empty DataFrame Columns: [strings, nums] Index: [] 比较的数值部分(nums == 1)将由numexpr评估,比较的对象部分("strings == 'a')将由 Python 评估。## Cython(为 pandas 编写 C 扩展) 对于许多用例,纯 Python 和 NumPy 编写 pandas 已经足够了。然而,在一些计算密集型应用中,通过将工作转移到cython可以...
可以从数组列表(使用MultiIndex.from_arrays())、元组数组(使用MultiIndex.from_tuples())、可迭代的交叉集(使用MultiIndex.from_product())或DataFrame(使用MultiIndex.from_frame())创建MultiIndex。当传递元组列表给Index构造函数时,它将尝试返回MultiIndex。以下示例演示了初始化 MultiIndexes 的不同方法。 代码语言:...
Tushare返回的是pandas的DataFrame格式,但是执行以下代码时报错:TypeError: Empty 'DataFrame': no numeric data to plot importtushare as ts df_all=ts.realtime_boxoffice() df_box_office= df['BoxOffice'] df_box_office.index= df['Irank']