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)。 代码示例: python import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame() # 判断DataFrame是否为空 if df.empty: print("DataFrame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...
方法1:使用empty属性 if df.empty: print("dataframe为空") else: print("dataframe不为空") 方法2:使用shape属性 if df.shape == (0, 0): print("dataframe为空") else: print("dataframe不为空") 方法3:使用size属性 if df.size == 0: print("dataframe为空") else: print("dataframe不为空")...
Pandas DataFrame 判断是否为空 if not df.empty: # DataFrame 不为空的处理逻辑 else: # DataFrame 为空的处理逻辑 Pandas DataFrame 过滤满足条件的列,然后重置索引 df1 = df[df["A"] == 1].reset_index(drop=True) df2 = df[(df["A"] == 1) & (df["B"] == 2)].reset_index(drop=True)...
用法和内容 DataFrame.empty 判断Series或DataFrame是否为空,返回布尔值。需注意,仅包含NaN值的Series和DataFrame非空。 示例 1、返回True df_empty = pd.DataFrame({'A' : []}) df_empty.empty 2、返回False df_empty = pd.DataFrame({'A' : [np.nan]}) df_empty.empty发布...
范例1:采用DataFrame.empty属性,以检查给定的 DataFrame 是否为空。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the DataFramedf = pd.DataFrame({'Weight':[45,88,56,15,71],'Name':['Sam','Andrea','Alex','Robin','Kia'],'Age':[14,25,55,8,21]})# Create the indexindex_ = ['Row...
实例 检查DataFrame 是否为空: importpandasaspd df=pd.read_csv('data.csv') print(df.empty) 运行一下 定义与用法 如果DataFrame 为空,则empty属性返回 True,否则返回 False 语法 dataframe.empty 返回值 一个Boolean值, 标识 DataFrame 是否为空。
Pandas判断Empty DataFrame DataFrame.empty 如果是空的话,会翻译true
Pandas DataFrame.empty 属性检查dataframe是否为空。如果dataframe为空,则返回 True,否则返回 False。 语法:DataFrame.empty 参数:无 返回:布尔值 示例#1:使用 DataFrame.empty 属性检查给定的dataframe是否为空。 # importing pandas as pd importpandasaspd
13.1-Pandas中DataFrame行追加1-append 22:23 13.2-Pandas中DataFrame行删除drop 08:32 13.3-Pandas中DataFrame属性和方法说明 07:07 13.4-Pandas中DataFrame转置-类型 02:14 13.5-Pandas中DataFrame为空empty 06:07 13.6-Pandas中DataFrame取得行列数 01:33 13.7-Pandas中DataFrame修改行列标签名 03:18 13....