E:\remote_project\lianghua2023\monitor\venv\Scripts\python.exe E:/remote_project/lianghua2023/monitor/app/henry/helloC.py df_empty: Empty DataFrame Columns: [empty_index] Index: [] df_emptyisempty ser_empty: empty_index [] dtype: object len(ser_empty):1ser_emptyisnotempty ser_empty2: S...
我们可以使用 Pandas 中存在的df.empty函数,或者我们可以使用len(df.index)检查 DataFrame 的长度。 我们在下面的示例中使用了 Pandas 属性df.empty。 ifdf.empty:print("DataFrame is empty!")else:print("Not empty!") 由于我们已将数据插入列中,因此输出必须为Not empty!。 Not empty! 现在,让我们继续使用I...
In [12]: df.loc[:, ['B', 'A']] = df[['A', 'B']].to_numpy() In [13]: df[['A', 'B']] Out[13]: A B 2000-01-01 0.469112 -0.282863 2000-01-02 1.212112 -0.173215 2000-01-03 -0.861849 -2.104569 2000-01-04 0.721555 -0.706771 2000-01-05 -0.424972 0.567020 2000-01-0...
# 创建一个空的 DataFrame df = pd.DataFrame() # 判断是否为空 is_empty_dataframe = df.empty print(is_empty_dataframe) # 输出: True 优势 简洁性:使用.empty属性可以直接得到一个布尔值,表示数据结构是否为空,非常直观和方便。 效率:这种方法是基于 Pandas 内部实现的,通常比手动检查每个元素要高效。
print(df.loc[:,df.isnull().all()]) # 输出全为空值的列 1. 2. 3. 在构造的表格中,结果如下。Age和Job两列存在空值。因为不存在全为空的列,所以输出empty dataframe。 1.2 关于行(index) 用df.isnull().T将表格进行转置就可以得到类似的空值查询,这里就不再赘述。
df.loc[:,'wencha'] = df['bWendu']-df['yWendu'] 就会自动添加一列温差了 缺失值处理(isnull和notnull,dropna,fillna) 大纲:isnull和notnull,dropna,fillna Pandas使用这些函数处理缺失值: isnull和notnull:检测是否是空值,可用于df和series dropna:丢弃、删除缺失值 axis : 删除行还是列,{0 or ‘in...
[27], line 1 ---> 1 df.apply(f, axis="columns") File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/frame.py:10374, in DataFrame.apply(self, func, axis, raw, result_type, args, by_row, engine, engine_kwargs, **kwargs) 10360 from pandas.core.apply import frame_apply 10362 op = frame_apply...
df_processed.to_csv(path,mode='a',header=False) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 2.33 compression(压缩) compression: {‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}, default ‘infer’ 1 直接使用磁盘上的压缩文件。如果使用infer参数,则使用 gzip, bz2, zip或者解压文件名...
match(date_format_pattern, date_str) is not None #对'Date'列应用格式检查 date_format_check = df['Date'].apply(lambda x: check_date_format(x, date_format_pattern)) # 识别并检索不符合预期格式的日期记录 non_adherent_dates = df[~date_format_check] if not non_adherent_dates.empty: ...
print(df) # 轴的列表 print(df.axes) # 数据类型 print(df['Age'].dtype) # 是否空DataFrame print(df.empty) # 轴数 print(df.ndim) # 元素个数 print(df.size) 12 # 行标签 print(df.index) # 值 print(df.values) # df的前三行 print(df.head(3)) # df的后三行 print(df.tail(3))...