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。
pandas的dataframe empty判断 要判断一个pandas的DataFrame是否为empty,可以使用`not null`和`shape`属性进行判断。以下是一个示例: ```python import pandas as pd #创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame() #判断DataFrame是否为empty if df.notnull().all() and df.shape[0] > 0: print("DataFrame不...
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
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...
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:...
pandas 在从.loc设置Series和DataFrame时会对齐所有轴。 这不会修改df,因为在赋值之前列对齐。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [9]: df[['A', 'B']] Out[9]: A B 2000-01-01 -0.282863 0.469112 2000-01-02 -0.173215 1.212112 2000-01-03 -2.104569 -0.861849 2000-01-04 -0.706...
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...
直接使用eval表达式计算为DataFrame添加新的列。使用DataFrame.query快速查找数据 如果使用DataFrame.eval方法...
which may be useful if the labels are the same (or overlapping) onthe passed axis number.Parameters---objs : a sequence or mapping of Series or DataFrame objectsIf a mapping is passed, the sorted keys will be used as the `keys`argument, unless it is passed, in which case the values ...