pandas 判断数值为空

可以使用 pandas 库中的 isna() 或 isnull() 方法来判断数值是否为空。这两个方法都可以用于 Series 和 DataFrame 对象。

例如，对于一个 DataFrame 对象 df，可以使用以下代码来判断其中某一列的数值是否为空：

import pandas as pd

# 假设 df 中有一列叫做 'column_name'
# 判断 'column_name' 列的数值是否为空
null_values = df['column_name'].isna() 

isna() 方法可以判断 NaN 和 None 等空值，而 isnull() 方法只能判断 NaN 等空值。

相关问题

pandas判断数值不为空

你可以使用`notnull()`函数来判断一个数值是否不为空。

例如，假设你有一个名为`df`的DataFrame对象，其中包含一个名为`column_name`的列，你可以使用以下代码来检查该列中的每个值是否为空：

df['column_name'].notnull()

这将返回一个布尔值Series对象，其中每个元素表示该列中相应值是否为非空值。如果某个值是非空值，则相应的元素将为True，否则为False。

判断pandas 为空

在Pandas中，可以使用多种方法检查数据框（DataFrame）或Series是否为空，包括：

1. **empty**属性：这是最直接的方式，如果对象没有任何元素，`df.empty`将返回`True`，否则返回`False`。

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

2. **size**属性：检查对象的长度，如果长度为0，表示空。

if df.size == 0:
    print("DataFrame is empty")

3. **isnull().all()**：检查所有值是否都为NaN（Not a Number），如果所有值都是NaN，则认为是空。

if df.isnull().all().all():
    print("DataFrame contains all NaN values")

4. **count()**：计算非缺失值的数量，若所有数值都不为0，则说明不是空。

if df.count().sum() == len(df.columns):
    print("DataFrame is not empty")

5. 对于一维数据如Series，可以直接使用类似的方法。