pandas dataframe缺值显示为空

当一个pandas dataframe中所有的值都是缺失值时，可以使用`df.empty`来判断该dataframe是否为空。如果返回值为True，则表示该dataframe为空，否则为非空。

以下是一个例子：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个全是缺失值的dataframe
df = pd.DataFrame(np.nan, index=[0,1,2], columns=['A','B','C'])
print(df)

# 判断该dataframe是否为空
if df.empty:
    print("该dataframe为空")
else:
    print("该dataframe非空")

输出结果为：

     A    B    C
0  NaN  NaN  NaN
1  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN
该dataframe为空

相关问题

pandas dataframe 查看值

您可以使用以下命令来查看Pandas DataFrame中的值：

1. 查看整个DataFrame的值： `print(df)`

2. 查看DataFrame的前n行： `print(df.head(n))`

3. 查看DataFrame的后n行： `print(df.tail(n))`

4. 查看DataFrame的指定行和列： `print(df.iloc[row_index, column_index])`

5. 查看DataFrame的指定列的值： `print(df['column_name'])`

6. 查看DataFrame的指定行的值： `print(df.loc[row_name])`

希望这些命令可以帮助您查看Pandas DataFrame中的值。

Pandas DataFrame怎么新增一列，值为空

要在 Pandas DataFrame 中新增一列，可以使用类似字典的方式对 DataFrame 进行赋值操作。如果要新增的列的值为空，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 新增一列，并将该列的值赋为空值
df['new_column'] = None

在上述代码中，我们首先创建了一个空的 DataFrame，然后使用 `df['new_column'] = None` 的方式新增了一列 'new_column'，并将该列的值赋为空值。注意，空值在 Pandas 中用 None 表示。