使用empty属性: empty属性返回一个布尔值,如果DataFrame为空(即没有行和列),则返回True,否则返回False。 python import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame() # 使用empty属性判断DataFrame是否为空 if df.empty: print('DataFrame is empty') else: print('DataFrame is not empty')...
上面的代码创建了一个没有任何数据的 DataFrame。现在我们来判断这个 DataFrame 是否为空: # 判断 DataFrame 是否为空ifdf.empty:print("DataFrame 是空的")else:print("DataFrame 不是空的") 1. 2. 3. 4. 5. 输出结果 由于我们创建的 DataFrame 没有任何值,运行代码后,控制台将输出: DataFrame 是空的 1...
在这个例子中,我们创建一个空的DataFrame,不包含任何数据。 df=pd.DataFrame() 1. 步骤2:判断DataFrame是否为空 接下来,我们需要判断DataFrame是否为空。pandas提供了一个属性empty来判断DataFrame是否为空。当DataFrame为空时,empty属性的值为True,否则为False。 is_empty=df.empty 1. 步骤3:打印判断结果 最后,我...
len(df.index) 甚至更快。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10000, 4), columns=list('ABCD')) def empty(df): return df.empty def lenz(df): return len(df) == 0 def lenzi(df): return len(df.index) == 0 ''' %timeit empty(df) %timeit...
3. False,总时返回DataFrame 注意:在0.23.0版本后,要需要让result_type='reduce'才能生效。(所以我说要看不同版本各自的文档) reduce : boolorNone,defaultNoneTrytoapply reduction procedures.Ifthe DataFrameisempty, `apply` will use `reduce`todetermine whether the result ...
python pandas 构造空的DataFrame,Series对象 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 empty...
DataFrame作为一个表格数据,需要进行集合操作 空值操作 运算方法 运算说明 df.count() 统计每列的非空值数量 df.bfill() 使用同一列中的下一个有效值填充NaN df.ffill() 使用同一列中的上一个有效值填充NaN df.fillna(value) 使用value填充NaN值 df.isna()df.isnull()df.notna()df.notnull() 检测每个元...
insert(loc, column, value[, allow_duplicates]) 在指定位置插入列到DataFrame中。 interpolate([method, axis, limit, inplace, ...]) 使用插值方法填充NaN值。 isetitem(loc, value) 在位置loc的列中设置给定值。 isin(values) 检查DataFrame中的每个元素是否包含在值中。 isna() 检测缺失值。 isnull() ...
DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成的字典(共用同一个索引)。跟其他类似的数据结构相比(如R的data.frame),DataFrame中面向行和面
# 检查DataFrame是否整体非空is_empty=df.isnull().any().any()# 如果有缺失值,is_empty将为True,反之为False 1. 2. 在上面的代码中: df.isnull()返回一个同样形状的DataFrame,标识每个单元格是否缺失。 any()首先检查每一列是否有缺失值,返回一个布尔值的Series。