DataFrame长度为0那么它是否为空

时间: 2023-08-04 13:16:55 浏览: 57
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python实现在pandas.DataFrame添加一行

如果DataFrame的长度为0，那么它是空的，因为它不包含任何行或列。因此，如果你想检查DataFrame是否为空，你可以使用以下代码： ```python if df.empty: print("DataFrame is empty") else: print("DataFrame is not empty") ``` 上述代码将检查DataFrame是否为空。如果为空，则打印“DataFrame为空”，否则打印“DataFrame不为空”。
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University_array = [] for i in data['University_list']: University_array.append(i) #print(University_array) #初始化共现矩阵 def build_matrix(nodes):#nodes节点列表 edge = len(nodes)+1 #建立矩阵，矩阵的高度和宽度为关键词集合的长度+1 matrix = [['' for j in range(edge)] for i in range(edge)] # 初始化矩阵 matrix[0][1:] = np.array(nodes) matrix = list(map(list, zip(*matrix))) matrix[0][1:] = np.array(nodes) # 赋值矩阵的第一行与第一列 return matrix University_matrix = build_matrix(nodeslist) # 共现矩阵 def count_matrix(matrix, array_data): for row in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵的行元素 for col in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵列元素 if matrix[0][row] == matrix[col][0]: # 取出的行关键词和列关键词相同，则其对应的共现次数为0，即矩阵对角线为0 matrix[col][row] = 0 else: counter = 0 # 初始化计数器 for ech in array_data: # 遍历格式化后的原始数据，让取出的行关键词和取出的列关键词进行组合， # 再放到每条原始数据中查询 if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech: counter += 1 else: continue matrix[col][row] = counter return matrix NXdata = pd.DataFrame(count_matrix(University_matrix, University_array)) print(NXdata)这段代码有什么问题

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def avg_feature_vector(sentence, model, num_features, index2word_set): # 定义词向量数量 feature_vec = np.zeros((num_features, ), dtype='float32')#，num_fearures 表示整数或者整数元组，dtype为生成矩阵的数据类型，，numpy.zeros()函数可以满足创建指定长度或形状的全0的数组。 n_words = 0 # 分析句子中每一个词在词库中的情况， for word in str(sentence): word=str(word) if word in index2word_set: n_words += 1 feature_vec = np.add(feature_vec, model.wv[word]) # 进行向量转换 if (n_words > 0): feature_vec = np.divide(feature_vec, n_words) return feature_vec # 将训练集的数据转换为词向量，pandas实现pd,one-hot编码 df=[] for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df)

函数名为avg_feature_vector，它接受四个参数： - sentence：待转换的句子或文本。 - model：用于生成词向量的词嵌入模型。 - num_features：生成的词向量的维度。 - index2word_set：一个集合对象，包含了词库中...
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