在Pandas中,判断一个DataFrame是否为空,可以通过以下几种方式实现: 使用empty属性: empty属性直接返回一个布尔值,指示DataFrame是否为空(即没有行和列)。这是最直接且常用的方法。 python import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df_empty = pd.DataFrame() # 判断DataFrame是否为空 if df_empty.empty: ...
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...
#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...
DataFrame.empty 如果是空的话,会翻译true
import pandas as pd # 假设有一个重采样对象resample # 定义一个函数,用于检查DataFrame是否为空 def check_empty(df): if df.empty: return None else: return df # 使用apply函数检查空的DataFrames filtered_resampled = resample.apply(check_empty) # 删除空的DataFrames filtered_resampled = filtered_resa...
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...
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:...
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...
when reading an empty dataframe viaread_sql(i.e. a query returning nothing) it is impossible to check for an index-conditions via.loc. It works fine withpd.options.mode.copy_on_write = False. + /tmp/pandas/venv/bin/ninja [1/1] Generating write_version_file with a custom command Trace...