pandas判断dataframe不为空

可以使用 `empty` 属性来判断一个 DataFrame 是否为空，如果 `empty` 的值为 `True` 则代表 DataFrame 为空，如果 `empty` 的值为 `False` 则代表 DataFrame 不为空。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

if df.empty:
    print("DataFrame为空")
else:
    print("DataFrame不为空")

如果 DataFrame 为空，输出结果为：

DataFrame为空

如果 DataFrame 不为空，输出结果为：

DataFrame不为空

相关问题

pandas判断dataframe中两个坐落的匹配程度

要判断 DataFrame 中两个坐标的匹配程度，可以使用以下方法：

1. 计算两个坐标之间的距离，然后根据距离大小来确定匹配程度。可以使用 `scipy.spatial.distance` 中的 `euclidean` 函数来计算欧几里得距离。

from scipy.spatial.distance import euclidean
import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]})

# 计算距离
distance = euclidean(df.loc[0], df.loc[1])

# 判断匹配程度
if distance < 1:
    print('匹配')
else:
    print('不匹配')

2. 使用聚类算法，将坐标分为多个类别，然后根据坐标所属类别来确定匹配程度。可以使用 `sklearn.cluster` 中的 `KMeans` 类来进行聚类。

from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 7, 8, 9], 'y': [4, 5, 6, 1, 2, 3]})

# 进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(df)

# 获取每个坐标所属的类别
labels = kmeans.labels_

# 判断匹配程度
if labels[0] == labels[1]:
    print('匹配')
else:
    print('不匹配')

怎么判断dataframe数据为空

在Python的pandas库中，判断DataFrame数据是否为空有几种方法：

1. **检查行数和列数**：
可以使用`shape`属性查看DataFrame的行数（rows）和列数（columns），如果两者都为0，则表示为空：

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

2. **直接检查isnull()和sum()**：
这个方法利用`isnull()`返回布尔型的DataFrame，其中True表示对应位置有空值，然后计算非空值的数量，如果全为空则返回False：

   if df.isnull().sum().sum() == df.size:  # df.size表示总元素数量
       print("DataFrame为空")

3. **检查特定列是否为空**：
对于单个或多个列，可以单独检查它们的空值数量：

   empty_cols = [col for col in df.columns if df[col].isnull().sum() == df.shape[0]]
   if len(empty_cols) == df.shape[1]:
       print("所有列均为空")

4. **使用not.any()或not.all()**：
分别检查是否有任何一个元素不是None，或者所有元素都是None：

   if not df.any().any():  # 检查是否有非空值
       print("DataFrame为空")
   elif df.all().all():  # 检查所有元素是否都是None
       print("DataFrame为空")

5. **检查特定条件下的空值**：
如果你想查找满足特定条件（如所有值都为NaN或某种特定值）的行或列，可以使用布尔索引来筛选：

   empty_rows = df[df.eq(np.nan).all(axis=1)]  # 找到所有全为NaN的行

以上就是判断DataFrame是否为空的不同方法。