在Python中,要判断一个DataFrame是否为空,可以通过以下几种方法来实现。这里假设你已经导入了pandas库,并且已经创建了一个名为dataframe的变量。 1. 使用dataframe.empty属性 pandas的DataFrame对象有一个empty属性,当DataFrame为空时,该属性返回True,否则返回False。 python if dataframe.empty: print("DataFrame is empt...
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...
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...
您可以使用属性 df.empty 来检查它是否为空: if df.empty: print('DataFrame is empty!') 资料来源: 熊猫文档 原文由 aIKid 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 查看全部 2 个回答 推荐问题 有一种算法 存在返回真,不存在返回假的高性能算法,我忘记是什么了? 与哈希桶齐名比如判断用户有没...
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...
columns DataFrame的列标签。 dtypes 返回DataFrame中的数据类型。 empty 表示Series/DataFrame是否为空的指示符。 flags 获取与此pandas对象关联的属性。 iat 根据整数位置访问行/列对的单个值。 iloc 纯粹基于整数位置的索引,用于按位置选择。 index DataFrame的索引(行标签)。 loc 按标签或布尔数组访问一组行和列。
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...
上述报错是因为dataframe继承自ndframe,而ndframe重写了bool()方法,将其指向为自定义方法: __nonzero__()。 __bool__ = __nonzero__ 在这个自定义方法里,什么都没有做,只是抛了一个异常: def__nonzero__(self):raiseValueError("The truth value of a {0} is ambiguous. ""Use a.empty, >a.bool(...
# 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。