如果DataFrame为空,则行数将为0。 python import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame() # 判断DataFrame是否为空 if df.shape[0] == 0: print("DataFrame is empty") else: print("DataFrame is not empty") 以上方法均可以用来判断Pandas DataFrame是否为空,你可以根据具体需求...
apply(lambda x: 'value if condition is met' if x condition else 'value if condition is not met') 使用lambada实现案例1的代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd numbers = {'set_of_numbers': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]} df = pd.DataFrame(...
" close=")"> #{staffCode} </foreach> </if>
在Pandas DataFrame中应用if条件的方法让我们来讨论一下在pandas中对数据帧应用If条件的不同方式。1)对数字应用IF条件 让我们创建一个有5个数字(比如从51到55)的Pandas数据框架。让我们对以下情况应用IF条件。如果特定的数字等于或低于53,则赋值为’真’。否则,如果该数字大于53,则赋值为 “假”。
有时候根据工作需要,需要构造空的DataFrame, Series对象 #!/usr/bin/evn pythonimportnumpy as npimportpandas as pd df_empty= pd.DataFrame({"empty_index":[]})print("df_empty:",df_empty)ifdf_empty.empty:print("df_empty is empty")#df_empty is emptyelse:print("df_empty is not empty") ...
三种将DataFrame转化为ndarray的方法: #假设df是一个DataFrame#df→ndarraydf_array=df.values df_array=df.to_numpy() df_array=np.array(df) 2.5.4、检查DataFrame是否为空:empty df.empty:如果df.empty中没有任何元素,就会返回True 3、方法 用法为:df.xxx( ... ) ...
现在我们将使用DataFrame.empty属性,以检查给定的 DataFrame 是否为空。 # check if there is any element# in the given dataframe or notresult = df.empty# Print the resultprint(result) 输出: 正如我们在输出中看到的,DataFrame.empty属性已返回True指示给定的数据帧为空。
Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). 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") ......
5. Check if DataFrame is Empty DataFrame.empty property is used to check if a DataFrame is empty or not. When it is empty it returnsTrueotherwiseFalse. DataFrame is considered non-empty if it contains 1 or more rows. Having all rows with NaN values is still considered a non-empty DataFra...
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...