python中if df.size == 0:不为空怎么写

在 Python 中，可以使用 `not` 关键字来判断一个条件是否为 `False`。因此，如果您想判断一个 DataFrame 是否不为空，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个空 DataFrame 和一个非空 DataFrame
df1 = pd.DataFrame()
df2 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})

# 判断 DataFrame 是否为空
if not df1.size:
    print("df1 为空")
else:
    print("df1 不为空")

if not df2.size:
    print("df2 为空")
else:
    print("df2 不为空")

在上面的代码中，我们首先使用 `pd.DataFrame()` 函数创建了一个空 DataFrame `df1`，并使用 `pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})` 创建了一个非空 DataFrame `df2`。然后，我们使用 `not df.size` 来判断这两个 DataFrame 是否为空，并输出相应的结果。如果 DataFrame 不为空，则输出 "df 不为空"。

相关问题

python中if df.size> 0:是什么意思

在 Python 中，`df.size` 返回的是 DataFrame 中元素的总个数（即行数与列数的乘积）。因此，`if df.size > 0` 判断的是 DataFrame 中是否存在元素，如果 DataFrame 中存在元素（即元素个数大于0），则该条件为真，否则为假。

以下是一个示例，用于演示如何使用 `if df.size > 0` 判断 DataFrame 中是否存在元素：

import pandas as pd

# 创建一个空 DataFrame 和一个非空 DataFrame
df1 = pd.DataFrame()
df2 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})

# 判断 DataFrame 中是否存在元素
if df1.size > 0:
    print("df1 中存在元素")
else:
    print("df1 中不存在元素")

if df2.size > 0:
    print("df2 中存在元素")
else:
    print("df2 中不存在元素")

在上面的代码中，我们首先使用 `pd.DataFrame()` 函数创建了一个空 DataFrame `df1`，并使用 `pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})` 创建了一个非空 DataFrame `df2`。然后，我们使用 `if df.size > 0` 来判断这两个 DataFrame 中是否存在元素，并输出相应的结果。如果 DataFrame 中存在元素，则输出 "df 中存在元素"，否则输出 "df 中不存在元素"。

#4.1 第5和第8页 for shape in prs.slides[4].shapes: if shape.shape_type==19: table_1=shape break for row in range(0,len(df_repo_spread_sum.index)): for col in range(len(df_repo_spread_sum.columns)): table_1.table.cell(row+2,col).text=df_repo_spread_sum.iloc[row,col] table_1.table.cell(row+2,col).text_frame.auto_size table_1.table.cell(0,1).text=str(int(now_time.month)-1)+"月" table_1.table.cell(0,3).text=str(int(now_time.month)-2)+"月" if int(now_time.month)-1==1: table_1.table.cell(0,5).text="全年(1月)" else: table_1.table.cell(0,5).text="全年（1-"+str(int(now_time.month)-1)+"）月" for shape in prs.slides[7].shapes: if shape.shape_type==19: table_2=shape break for row in range(0,len(df_reverserepo_spread_sum.index)): for col in range(len(df_reverserepo_spread_sum.columns)): table_2.table.cell(row+2,col).text=df_reverserepo_spread_sum.iloc[row,col] table_2.table.cell(0,1).text=str(int(now_time.month)-1)+"月" table_2.table.cell(0,3).text=str(int(now_time.month)-2)+"月" if int(now_time.month)-1==1: table_2.table.cell(0,5).text="全年(1月)" else: table_2.table.cell(0,5).text="全年（1-"+str(int(now_time.month)-1)+"）月"

这段代码看起来像是在使用 Python 的 PPT 操作库来编辑 PPT 文件。具体来说，它涉及到了 `prs.slides`、`shape`、`table` 等对象和方法，其中 `prs` 是 PPT 文件对象，`slide` 是幻灯片对象，`shape` 是幻灯片中的形状对象，`table` 是形状中的表格对象。

这段代码的主要作用是将 `df_repo_spread_sum` 和 `df_reverserepo_spread_sum` 两个数据框中的数据写入到 PPT 文件中指定的表格中，同时修改表格中的文本内容。具体来说，它遍历 PPT 文件中第 5 和第 8 页的所有形状，找到表格形状并将其赋值给 `table_1` 和 `table_2` 变量。然后，它使用双重循环遍历两个数据框中的所有行和列，将每个单元格的值写入到表格中，并调整单元格中文本的大小。最后，它修改表格中的某些文本内容，例如将第一行的某些单元格文本修改为指定的月份和时间范围。