Python Panda는 데이터 프레임이 비어 있지 않은지 확인합니다.

Python Panda는 데이터 프레임이 비어 있지 않은지 확인합니다.

나는 있습니다.if데이터 프레임이 비어 있지 않은지 확인하는 문입니다.제가 하는 방법은 다음과 같습니다.

if dataframe.empty:
    pass
else:
    #do something

하지만 정말로 필요한 것은:

if dataframe is not empty:
    #do something

제 질문은 - 방법이 있느냐는 것입니다..not_empty()이를 달성하기 위해?두 번째 버전이 성능 면에서 더 나은지도 묻고 싶습니다.그렇지 않으면 제가 그것을 그대로 두는 것이 타당할지도 모릅니다. 즉, 첫 번째 버전?

그냥 해요

if not dataframe.empty:
     # insert code here

이것이 효과가 있는 이유는dataframe.empty돌아온다True데이터 프레임이 비어 있는 경우이를 반전시키기 위해 부정 연산자를 사용할 수를 사용할 수 있습니다.not어느 쪽이 뒤집히는지True로.False그리고 그 반대.

.empty는 부울 값을 반환합니다.

>>> df_empty.empty
True

따라서 비어 있지 않으면 다음과 같이 쓸 수 있습니다.

if not df.empty:
    #Your code

체크 팬더.DataFrame.empty가 누군가에게 도움이 될 수 있습니다.

속성을 사용할 수 있습니다.dataframe.empty비어 있는지 확인하는 방법:

if not dataframe.empty:
    #do something

또는

if len(dataframe) != 0:
   #do something

또는

if len(dataframe.index) != 0:
   #do something

다른 해설자들이 이미 분명히 설명했듯이, not 연산자 앞에 추가하기만 하면 Python에서 부울식을 부정할 수 있습니다.

if not df.empty:
  # do something

요령을 터득합니다.

저는 단지 이 문맥에서 "빈"의 의미를 명확히 하고 싶습니다, 왜냐하면 그것은 처음에 저에게 약간 혼란스러웠기 때문입니다.

Pandas 설명서에 따르면 DataFrame.empty 메서드는 DataFrame의 축 중 하나가 0이면 True를 반환합니다.

결과적으로, "공백"은 다른 사람이 예상하는 것처럼 행이 0이고 열이 0인 것을 의미하지 않습니다.행이 0개(축 1은 비어 있음)이지만 열이 0이 아닌(축 2는 비어 있지 않음) 데이터 프레임은 여전히 비어 있는 것으로 간주됩니다.

> df = pd.DataFrame(columns=["A", "B", "C"])
> df.empty
True

설명서에서 강조된 또 다른 흥미로운 점은 NaN만 포함하는 데이터 프레임이 비어 있는 것으로 간주되지 않는다는 것입니다.

> df = pd.DataFrame(columns=["A", "B", "C"], index=['a', 'b', 'c'])
> df
     A    B    C
a  NaN  NaN  NaN
b  NaN  NaN  NaN
c  NaN  NaN  NaN
> df.empty
False

의 사용이 이 경우에 가장 포괄적이라는 것은 의심의 여지가 없습니다(명시적인 것이 암시적인 것보다 낫습니다).
그러나, 계산 시간의 측면에서 가장 효율적인 것은 사용하는 것입니다.len:

if not len(df.index) == 0:
     # insert code here

출처 : 이 답변입니다.

다른 방법:

if dataframe.empty == False:
    #do something`

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/36543606/python-pandas-check-if-dataframe-is-not-empty