To check if DataFrame is empty in Pandas, use pandas.DataFrame.empty attribute. This attribute returns a boolean value of true if this DataFrame is empty, or false if this DataFrame is not empty. In this tutorial, we will learn how to check if DataFrame is empty in Pandas using DataFrame....
创建一个空的dataframe df = pd.DataFrame() 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("dataf...
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...
empty_col_check = df.shape[1] == 0 print(f"列数是否为0: {empty_col_check}") 综合行数和列数的信息,判断DataFrame是否为空: 一个DataFrame如果既没有行也没有列,则可以认为它是空的。因此,可以结合上述两个条件来做出最终判断。 python def is_dataframe_empty(df): return df.empty # 这是pan...
#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...
Pandas判断Empty DataFrame DataFrame.empty 如果是空的话,会翻译true
Pandas判断Empty DataFrame 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...
一些操作,比如pandas.DataFrame.groupby(),在分块方式下要困难得多。在这些情况下,最好切换到另一个库,该库为您实现这些基于外存储算法。 使用其他库 还有其他库提供类似于 pandas 的 API,并与 pandas DataFrame 很好地配合,可以通过并行运行时、分布式内存、集群等功能来扩展大型数据集的处理和分析能力。您可以在...
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...