DATAFRAME if

根据提供的引用内容，代码`df.apply(lambda x: my_fun(x, 'age1', 'age2','diff'), axis=1)`是使用`apply`函数对DataFrame中的每一行数据应用自定义函数`my_fun`，并将结果打印出来。这个函数可能用于计算两列'age1'和'age2'之间的差值并将其存储在'diff'列中。

引用中提到了一个关于DataFrame设置两个条件取值的实例，可以提供给你很好的参考。

而引用中的代码`df[var3] = np.where((df[var1]-df[var2]) > 0, df[var1]-df[var2], 0)`是在DataFrame中创建一个新的列'var3'，并根据条件`(df[var1]-df[var2]) > 0`，如果为真则将`df[var1]-df[var2]`的结果存储在'var3'列中，否则将0存储在'var3'列中。

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dataframe 条件判断 if

引用提供了一个示例代码，用于判断DataFrame是否为空。通过使用data.empty来判断DataFrame是否为空，并根据结果执行相应的逻辑。如果DataFrame为空，则执行"do empty"操作，否则执行"do not empty"操作。此代码可以用于避免因为空DataFrame导致的逻辑错误。

引用提到了DataFrame按条件替换某一列中的值的方法，但未提供具体的示例代码。可以使用两种方法来实现：一种是使用dataframe[b][dataframe[a]==1].values，另一种是使用dataframe[dataframe[a]==1][b].values。这两种方法都可以根据条件选择某一列，并进行相应的替换操作。

引用介绍了使用itertuples()方法按行遍历DataFrame的方式。itertuples()将DataFrame的每一行迭代为元组，通过row[name]可以访问元素。这种方法比使用iterrows()更高效。示例代码展示了如何使用itertuples()方法遍历一个DataFrame，并访问各个元素。

综上所述，如果要对DataFrame进行条件判断，可以使用if语句结合data.empty来判断是否为空。如果需要按条件替换某一列中的值，可以使用两种方法中的任意一种。而如果需要按行遍历DataFrame，可以使用itertuples()方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python pandas判断DataFrame是否为空和DataFrame遍历](https://blog.csdn.net/liveshow021_jxb/article/details/113062275)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [dataframe 按条件替换某一列中的值方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38655878/12864720)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

if Dataframe.empty

如果你想检查一个DataFrame是否为空，你可以使用`empty`属性。这个属性返回一个布尔值，表示DataFrame是否为空。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 检查DataFrame是否为空
if df.empty:
    print("DataFrame is empty")
else:
    print("DataFrame is not empty")

在上面的代码中，我们创建了一个空的DataFrame，并使用`empty`属性来检查它是否为空。如果DataFrame为空，程序将打印"DataFrame is empty"；如果DataFrame不为空，程序将打印"DataFrame is not empty"。你可以根据需要在else块中添加其他的操作。