any().any()方法会检查DataFrame中是否有任何非空值。如果DataFrame为空,则返回False,否则返回True。 python import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame() # 使用any().any()方法判断DataFrame是否为空 if not df.any().any(): print('DataFrame is empty') else: print('DataFrame...
它比 empty 快得多。 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 ''' %tim...
首先,我们需要导入 Pandas 库并创建一个示例 DataFrame。我们将用一个 DataFrame 来演示如何判断其是否为空。 importpandasaspd# 创建一个 DataFramedata={'Column1':[],'Column2':[]}df=pd.DataFrame(data)# 输出 DataFrameprint(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 上面的代码创建了一个没有任何数据的 ...
import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame(columns=['列1', '列2', '列3']) # 创建一个新的行 new_row = {'列1': 值1, '列2': 值2, '列3': 值3} # 将新的行添加到DataFrame中 df = df.append(new_row, ignore_index=True) 在上面的代码中,columns参数...
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。 ndim 返回表示轴数/数组维度的整数。 shape 返回表示DataFrame的...
在使用pandas处理数据时,我们可能需要频繁判断 DataFrame 是否有数据,比如在分组时做细致的判断处理。 我们来看看各种判断方式,哪种是最高效的,如图: 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...
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 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个...
在构造的表格中,结果如下。Age和Job两列存在空值。因为不存在全为空的列,所以输出empty dataframe。 1.2 关于行(index) 用df.isnull().T将表格进行转置就可以得到类似的空值查询,这里就不再赘述。 # df是表格名 print(df.isnull().T.any()) # 查询每一行是否存在空值 ...
可以看到,当DataFrame为空时,empty属性返回True;当DataFrame中有空值时,isna()函数返回一个与原始DataFrame形状相同的DataFrame,其中的元素为True表示对应位置是空值,否则为False。 处理NaN值和空值 判断NaN值和空值只是处理缺失值的第一步,我们通常还需要进一步处理这些缺失值。在pandas中,可以使用dropna()函数来删除包含...