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...
在这个例子中,尽管df_nan只包含NaN值,但df_nan.empty会返回False,并打印出"DataFrame不为空"。这是因为Pandas认为包含NaN值的DataFrame是有数据的,因此不为空。
should be a Seriesora DataFrame.If``reduce=None`` (thedefault), `apply`'s return value will be guessed by calling`func`onan empty Series (note:whileguessing, exceptions raisedby`func` will be ignored).If``reduce=True`` a Series will always be returned,andif``reduce=False`` a DataFrame...
pandas的dataframe empty判断 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] >...
2、df的values属性（可用于数组和dataframe数据转化）# df的值，获取df数组print('df 的values:\n',...
BUG: read_excel fails to retrieve complete data / returns empty dataframe #39284 luciodaou commented on Jan 20, 2021 luciodaou on Jan 20, 2021 Author @asishm @WolfgangFellger Could you give an example script of how to do this check with my file? I've been assigned some different task...
_typ="dataframe"_HANDLED_TYPES=(Series,Index,ExtensionArray,np.ndarray)_accessors:set[str]={"sparse"}_hidden_attrs:frozenset[str]=NDFrame._hidden_attrs|frozenset([])_mgr:BlockManager|ArrayManager@propertydef_constructor(self)->Callable[...,DataFrame]:returnDataFrame ...
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_resampled.dropna() 这样,filtered_resampled就是从重采样对象中删除了空的DataFrames后的结果。
Output >>> Invalid Records (AveRooms < AveBedrms): Empty DataFrame Columns: [MedInc, HouseAge, AveRooms, AveBedrms, Population, AveOccup, Latitude, Longitude, MedHouseVal] Index: [] 3.7 检查不一致的数据输入 在大多数数据集中,不一致的数据输入是一个常见的数据质量问题。例如: 日期时间列中的格...
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...