在Python中,使用Pandas库可以很方便地判断一个DataFrame是否为空。以下是几种常用的方法来判断DataFrame是否为空,并包含相应的代码片段: 使用empty属性: DataFrame对象有一个empty属性,如果DataFrame为空(即不包含任何行),则该属性的值为True,否则为False。 python import pandas as pd # 示例DataFrame df = pd.DataF...
# pandas.options.mode.use_inf_as_na = True#视为na值 # Series,DataFrame也有此方法;full,notfull是别名 使用: 1)判断数值是否为空用pd.isna/pd.isnull,np.isnan 2)判断字符串是否为空用pd.isna,pd.isnull; 3)判断时间是否为空用pd.isna,pd.isnull,np.isnat; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8....
DataFrame.mod(other[, axis,fill_value]) #模运算,元素指向 DataFrame.pow(other[, axis,fill_value]) #幂运算,元素指向 DataFrame.radd(other[, axis,fill_value]) #右侧加法,元素指向 DataFrame.rsub(other[, axis,fill_value]) #右侧减法,元素指向 DataFrame.rmul(other[, axis,fill_value]) #右侧乘法...
Pandas的isnull()函数可以帮助我们检测DataFrame或Series中的空值。它会返回一个布尔值DataFrame,指示每个元素是否为NaN(Not a Number)。例如: import pandas as pd data = { 'A': [1, 2, None], 'B': [None, 3, 4], 'C': [5, None, 6] } df = pd.DataFrame(data) # 检测空值 null_values ...
方法:DataFrame[DataFrame.isnull().T.any()] 其中,isnull()能够判断数据中元素是否为空值;T为转置;any()判断该行是否有空值。 import pandas as pd import numpy as np n = np.arange(20, dtype=float).reshape(5,4) n[2,3] = np.nan
DataFrame对象可以用isnull()判断某个位置处的元素是否为空。不为空,该位置显示为False,为空则显示为True。 用到的数据源: A B C D E F R0 0.528350 NaN NaN -0.303180 -1.612900 NaN R1 -1.879040 0.735716 -1.109263 -0.718037 0.631095 0.174179 ...
2、判断DataFrame 中是否有 NaN 值 使用isnull().values.any()方法,如果 DataFrame 中有任何 NaN 值则返回 True;如果 DataFrame 中甚至没有单个 NaN 元素,则为 False。 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({ 'Student':['Hisila', 'Shristi','Zeppy','Alina','Jerry'], 'Height...
判断空值,isna或isnull,二者等价,用于判断一个series或dataframe各元素值是否为空的bool结果。需注意对空值的界定:即None或numpy.nan才算空值,而空字符串、空列表等则不属于空值;类似地,notna和notnull则用于判断是否非空 填充空值,fillna,按一定策略对空值进行填充,如常数填充、向前/向后填充等,也可通过inplace参数...
列级别的判断,只要该列有为空或者NA的元素,就为True,否则False train.isnull().any() 3.df[df.isnull().values==True] 可以只显示存在缺失值的行列,清楚的确定缺失值的位置。 train[train.isnull().values==true] 导出到excel里看 dataframe.to_excel() ...