在Python中,使用pandas库来判断一个DataFrame是否为空,可以通过以下几种方式进行: 1. 导入pandas库 首先,确保你已经安装了pandas库,并在你的Python脚本或Jupyter Notebook中导入了它。 python import pandas as pd 2. 创建或获取一个DataFrame对象 你可以通过pandas的各种函数来创建DataFrame,或者直接从文件、数据库...
axis = 0或者axis = 'index'则以行为单位进行删除;axis = 1或者axis = 'columns'则以列为单位进行删除。默认值为0。 how:删除的方式。how = 'any'如果存在空值就删除;how = 'all'如果全为空值就删除。 thresh:能够允许的非空值数量,可以不填。 inplace:波尔变量,是否修改原表格为删除后的表格。默认值...
df.empty ,这是 DataFrame 内置的属性,可以看到虽然调用简单,但他是最耗时的len(df)==0 ,这是通过Python内置len方法判断 DataFrame 的行数,相对来说速度比较快,是第1种的3倍len(df.index)==0 ,这是判断 DataFrame 的行索引的值数量,这已经到达纳秒级别了,是其中最快的方式当然,如果不是非常密集的调用,那么...
2.1 方法一:使用empty属性 pandas中的DataFrame对象有一个属性empty,可以用来判断DataFrame是否为空表。当DataFrame为空表时,empty属性返回True;当DataFrame不为空表时,empty属性返回False。 importpandasaspd# 创建一个空表df_empty=pd.DataFrame()# 判断是否为空表ifdf_empty.empty:print("DataFrame为空表")else:pri...
0A B C12NaN8 我如何检查df.iloc[1]['B']是否为 NaN? 我尝试使用df.isnan()我得到一个这样的表: 0A B C1falsetruefalse 但我不确定如何为表编制索引,以及这是否是执行该工作的有效方式? pd.isnull,选择使用loc或iloc: print (df)0A B C012NaN8print (df.loc[0,'B']) ...
Python-pandas.DataFrame-找出有空值的行 1.找出含有空值的行 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)...
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...
1. 计算空值个数 计算空值的个数,采用pandas中的isnull()函数,它可以直接判断每一个数据知否是空值,返回的是bool变量,继而df.isnull().sum()...
2.是否全部为空值 print(pd.isnull(df.values).all() importpandas as pdimportnumpy as npfrommathimportisnan data= [[1, 2, 3], ["a", None,"c"]] columns= ["A1","B1","C1"] df= pd.DataFrame(data=data, columns=columns)#使用python内置方法foriindf['B1'].values:ifisnan(i):print...