Python判断data frame是否为空

在Python中，如果你有一个Pandas DataFrame并且想要检查它是否为空，你可以使用以下几种方法：

1. **直接检查形状**：
数据帧的shape属性返回一个元组，表示行数和列数。如果两者都为0，则说明DataFrame为空。

   if df.shape[0] == 0 and df.shape[1] == 0:
       print("DataFrame is empty")

2. **使用empty属性**：
DataFrame的empty属性会检查DataFrame是否有任何元素（行或列）。

   if df.empty:
       print("DataFrame is empty")

3. **使用notnull()函数**：
可以对整个DataFrame或单个列应用notnull()函数，然后检查结果是否全都是False，即所有元素都有缺失值。

   if not df.notnull().all().all():
       print("DataFrame is not empty")
   else:
       print("DataFrame is empty")

相关问题

python中data frame的apply用法

在Python中，pandas库提供了data frame数据类型，apply()方法可以对数据框中的每一行或每一列应用指定的函数。apply()方法接受一个函数作为其参数，并将该函数应用到数据框中的每一行或每一列。

例如，使用apply()方法对数据框df中的每一行做求和操作，可以使用以下语句：

result = df.apply(sum, axis=1)

其中，sum是一个求和函数，axis=1表示将该函数应用到每一行。执行后，result将包含df中每一行的和。

Python data frame筛选

在Python的Pandas库中，DataFrame是一种二维表格型的数据结构，类似于电子表格或者SQL表。筛选DataFrame通常用于根据特定条件选择数据行或列。你可以使用以下几种常见的方法进行筛选：

1. **布尔索引**（Boolean indexing）：通过创建一个布尔系列，其中True表示你想选择的行或列，False则排除。例如：

   df[df['column_name'] > value]

2. **loc[] 和 iloc[]**：`loc`基于标签（index）选择，`iloc`基于位置（integer positions）。如：
- 标签筛选：`df.loc[condition]`
- 位置筛选：`df.iloc[row_indexer, column_indexer]`

3. **query()** 函数：提供更简洁的字符串形式筛选条件，适用于复杂的逻辑表达式：

   df.query('column_name == "value"')

4. **filter()** 函数：在某些版本的Pandas中可用，但它已经被弃用，推荐使用布尔索引。

5. **条件操作符**：对于简单的条件可以直接使用 `df[df_column == condition]`。