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  • Pandas判断dataframe是否为空 目录 Pandas判断dataframe是否为空 #仿真数据 #查看dataframe是否为空 ​#删除dataframe的数据列后查看dataframe是否为空 #全nan值的dataframe是否为空 ​#全nan值的dataframe...
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  • python pandas 判断是否为空“nan”

    千次阅读 2020-09-06 16:17:39
    使用: a = None pd.isna(a)

    使用:

    a = None
    pd.isna(a)
    
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  • python pandas判断dataframe是否为空

    千次阅读 2021-03-06 22:05:53
    使用a.empty返回bool值 def get_index_code(name): index_list=pro.index_basic() index_code=index_list[index_list['name']==name] empty_dataframe=pd.DataFrame() if index_code.empty: ...

    使用a.empty返回bool值

    def get_index_code(name):
        index_list=pro.index_basic()
        index_code=index_list[index_list['name']==name]
        empty_dataframe=pd.DataFrame()
        if index_code.empty:
            return 'lalala'
        print(index_code)
        return list(index_code['ts_code'])[0]
    get_index_code('laala')
    
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  • 一、pandas pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和...dataframe.empty加if条件判断文件是否为空,如果返回的dataframe为空,可能导致某些逻辑错误。 data = p

    一、pandas

    pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

    二、if条件判断DataFrame是否为空

    dataframe.empty加if条件判断文件是否为空,如果返回的dataframe为空,可能导致某些逻辑错误。

    data = pd.read_csv(filename, skiprows=1, header=None, error_bad_lines=False)
    
    if data.empty:
         do empty
    else:
         do not empty
    data = pd.read_csv(filename, skiprows=1, header=None, error_bad_lines=False)
    if not data.empty:
        do not empty
    else:
        do empty

    三、DataFrame取某一列

    # one method
    dataframe[b][dataframe[a]==1].values[0]
    
    
    # two method
    dataframe[dataframe[a]==1][b].values[0]

    三、DataFrame按行按列遍历的方式

    DataFrame是一种矩阵形式,所有的行名保存在index里,列名保存在columns里。如下方式可以创建一个DataFrame:

    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    # 行数*列数要与数据个数一致
    >>> df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), index = ['row1', 'row2', 'row3'], columns=['col1', 'col2','col3'])
    Traceback (most recent call last):
      File "/root/miniconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/internals.py", line 4857, in create_block_manager_from_blocks
        placement=slice(0, len(axes[0])))]
      File "/root/miniconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/internals.py", line 3205, in make_block
        return klass(values, ndim=ndim, placement=placement)
      File "/root/miniconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/internals.py", line 125, in __init__
        '{mgr}'.format(val=len(self.values), mgr=len(self.mgr_locs)))
    ValueError: Wrong number of items passed 4, placement implies 3
    
    During handling of the above exception, another exception occurred:
    
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
      File "/root/miniconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py", line 379, in __init__
        copy=copy)
      File "/root/miniconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py", line 536, in _init_ndarray
        return create_block_manager_from_blocks([values], [columns, index])
      File "/root/miniconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/internals.py", line 4866, in create_block_manager_from_blocks
        construction_error(tot_items, blocks[0].shape[1:], axes, e)
      File "/root/miniconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/internals.py", line 4843, in construction_error
        passed, implied))
    ValueError: Shape of passed values is (4, 3), indices imply (3, 3)
    
    >>> df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), index = ['row1', 'row2', 'row3'], columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4'])
    >>> 
    >>> df
          col1  col2  col3  col4
    row1     0     1     2     3
    row2     4     5     6     7
    row3     8     9    10    11
    
    >>> df.index
    Index(['row1', 'row2', 'row3'], dtype='object')
    >>> 
    >>> df.columns
    Index(['col1', 'col2', 'col3', 'col4'], dtype='object')

    在这里插入图片描述

    iteritems(): 按列遍历,将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问

    iterrows(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问

    itertuples(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率要高

    >>> import pandas as pd
    >>> 
    >>> pdd = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11, 'c2':111}, {'c1':22, 'c2':222}]
    >>> 
    >>> print(type(pdd))
    <class 'list'>
    >>> 
    >>> df = pd.DataFrame(pdd)
    >>> 
    >>> print(df)
       c1   c2
    0  10  100
    1  11  111
    2  22  222
    >>> print(type(df))
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

    按列遍历iteritems()用法:

    # index--列名
    >>> for index, row in df.iteritems():
    ...     print(index)
    ... 
    c1
    c2
    
    # row--某一列, row[0]某一列的第一行
    >>> for index, row in df.iteritems():
    ...     print(row[0], row[1], row[2])
    ... 
    10 11 22
    100 111 222

    按行遍历iterrows()用法:

    # index-行号
    >>> for index, row in df.iterrows():
    ...     print(index)
    ... 
    0
    1
    2
    
    # 某一行通过列名name访问对应的元素
    >>> for index, row in df.iterrows():
    ...     print(row['c1'], row['c2'])
    ... 
    10 100
    11 111
    22 222

    按行遍历itertuples()用法:

    # getattr(row, 'name')得到某行的元素
    >>> for row in df.itertuples():
    ...     print(getattr(row, 'c1'), getattr(row, 'c2'))
    ... 
    10 100
    11 111
    22 222

    引用

    【1】https://pandas.pydata.org/

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  • pandas读入csv,判断最后不为空的一行,返回行号 df.shape[0] df.index.max() + 1
  • ') 请教各位,我按着学习教程来写的代码,目的: 提取people中的字段,判断表头为空后,定义表头,并将ID设置索引; 最后将数据另存于output表格中,运行后报错,请各位指点下哪错了,谢谢~ --------------------...
  • pandas-isnull()判断是否为空-使用注意

    千次阅读 2020-09-15 13:26:22
    读取excel的时候,有一个字段,需要判断它是不是空白的。所以我开开心心用了 pd.isnull(oid) 但是呢,为了方便后续的使用,我已经把oid转成了字符串,即 oid = str(df.loc[ridx, oid_label]) 那之后再判断oid时,oid...
  • Pandas判断Empty DataFrame

    2021-04-28 10:04:22
    DataFrame.empty 如果是的话,会翻译true
  • I have an if statement where it checks if the data frame is not empty. The way I do it is the following:if dataframe.empty:passelse:#do somethingBut really I need:if dataframe is not empty:#do somethi...
  • df2a_tp2 = df2a[df2a['combineIdentifyCode'].map(lambda x: len(str(x).strip())>0)].copy() #识别出合单的订单[pd.isnull(i[0]['trp_vehicleNumber']) for i in dfMatch_5_c[0:20]] 转载于:...
  • I have an if statement where it checks if the data frame is not empty. The way I do it is the following:if dataframe.empty:passelse:#do somethingBut really I need:if dataframe is not empty:#do somethi...
  • How do I select those rows of a DataFrame whose value in a column is ...I've coded these to np.nan and can't match against this type.In [1]: import numpy as npIn [2]: import pandas as pdIn [3]: df =...
  • Pandas 搜索判断问题

    2021-08-24 16:00:41
    简化下问题,现有一列dataframe数据如下,列名X X 1 2 3 NaN 4 5 背景:对这列数据进行搜索操作: 1.如果搜索输入6,如何用if语句判断6存在于这列数据中 2.如何用if语句判断第4行数值为空(Nan)
  • Pandas空值判断

    千次阅读 2020-06-11 10:57:06
    1.浮点型float np.isnan() pd.isna() pd.isnull()/pd.notnull 2.字符串str pd.isna() pd.isnull()/pd.notnull() 3.时间datetime类型 np.isnat() ...pd.isnull/pd.notnull万能
  • 有时候需要对Series中的每个元素进行判断,然后做下一步逻辑处理 1、Series是数值类型的时候;里面有空值(np.nan);value_counts()不会统计到空值。判断时需要使用np.isnan(x) ab = pd.Series([1, np.nan, 2]) ...
  • pandas】dataframe去字符串处理

    万次阅读 2018-11-21 11:45:27
    参考:dataframe.replace官方文档 1 问题 在处理数据的时候遇到一个问题是,明明某些列有很多是的,但是在python里用...但是用isnull判断False的 2 pandas的空值  在pandas里空值是指NA,包括numpy的n...
  • 今天跑一些行情数据的检测脚本,对于pandas的小细节又了解了一些,特此用code+comment形式记录一下。毕竟猪脑子要靠烂笔头… import pandas as pd df = all_instruments('CS') df = df[(df.listed_date &gt;=...
  • 一列的单元格为空。 例如,以下是该列的频率输出,32320条记录的"租户"值缺失。1234567891011In [67]: value_counts(Tenant,normalize=False)Out[67]:32320Thunderhead 8170Big Data Others ...
  • df里都是数字的: df[df<0]=np.nan ...import pandas as pd import datetime df = pd.DataFrame({'a': [0, -1, 2], 'b': [-3, 2, 1], 'c': ['foo', 'goo', 'bar'], 'd': [datetime.datetime.now
  • pandas空数据处理

    2020-05-24 12:50:27
    有些实际数据往往为空,这时候需要指定一类,比如“other”,也有其他插值方法,比如取相邻的类别,都有瑕疵。 本文暂指定“other” 1-取df的其中几行数据,即便是一行数据,比如第100行,也要有:,此时index...
  • Pandas

    2019-07-03 19:56:15
    Python长期以来一直非常适合数据整理和准备,但对于数据分析和建模则那么重要。pandas有助于填补这一空白,使您能够在Python中执行整个数据分析工作流程,而无需切换到更像域的特定语言,如R. pandas是一个Python...
  • DataFrame用loc函数选择多列后组成的数据还是Dataframe,选取一列组成的数据是Series(备注:代码注释“#”后运行结果)。 lat=sim_poi.loc[sim_poi.station == '上海火车站','gps_lat'] print(lat) # 188 31....
  • pandas

    2019-01-30 10:13:11
    如果用Python中的列表和字典来作比较,那么可以说Numpy是列表形式,没有数值标签,而Pandas就是字典形式,Pandas是基于numpy构建的,让Numpy中心的应用变的更加简单 pandas有两种数据结构Series,DataFrame import...
  • pandas中对nan空值的判断和陷阱

    万次阅读 多人点赞 2019-09-09 14:47:19
    numpy中的nan并对象,其实际上是numpy.float64对象,所以我们能误认为其是对象,从而用bool(np.nan)去判断是否空值,这是不对的。 对于pandas中的空值,我们该如何判断,并且有哪些我们容易掉进去的...
  • 1.找出含有空值的行方法:DataFrame[DataFrame.isnull().T.any()]其中,isnull()能够判断数据中元素是否空值;T转置;any()判断该行是否有空值。import pandas as pdimport numpy as npn = np.a...

空空如也

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pandas判断不为空