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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...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 = 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/

    展开全文
  • 判断DataFrame中某一项的值是否为空的方法有两种:1.通过pd.isnull()来判断,语法格式: import pandas as pd pd.isnull(data.loc[i,'column_name']) #或者下面这条 pd.isnull(data.loc[i,'column_name'])==...

    判断DataFrame中某一项的值是否为空的方法有两种:
    1.通过pd.isnull()来判断,语法格式:

    import pandas as pd
    
    pd.isnull(data.loc[i,'column_name'])
    
    #或者下面这条
    
    pd.isnull(data.loc[i,'column_name'])==True

    转化为:判断某项值不为空的方法,不为空则继续执行的if语句

    import pandas as pd
    
    pd.isnull(data.loc[i,'column_name'])==False
    
    if pd.isnull(data.loc[i,'column_name'])==False :

     2.通过np.nan 来比较判断,语法格式:

    df['column_name'][i] is not np.nan

    展开全文
  • 需要逐项判断DataFrame中某一项的值是否为空。 解决方案: 判断DataFrame中某一项的值是否为空的方法有两种: 可以通过np.nan 来比较判断,语法格式:df['column_name'][i] is not np.na 可以通过pd.isnull()来判断...

    预期需求:
    使用循环语句,将DataFrame中 A列 不为空的各行值分别赋值到 B列 的对应行单元中。

    问题提出:
    需要逐项判断DataFrame中某一项的值是否为空。

    解决方案:
    判断DataFrame中某一项的值是否为空的方法有两种:

    1. 可以通过np.nan 来比较判断,语法格式df['column_name'][i] is not np.nan
    2. 可以通过pd.isnull()来判断,语法格式pd.isnull(df.at[i,'column_name'])或者pd.isnull(df.at[i,'column_name'])==True

    备注: 语法格式中的i表示指定的某一行的行号i

    展开全文
  • 判断某一列是否为空 import pandas as pd pd.isnull(data['排名']) 0 False 1 True 2 False 3 False 4 True ... 168 False 169 False 170 False 171 False 172 True Name: 排名, Length: 173, dtype: bool pd 是...

    示例:
    在这里插入图片描述

    判断某一列是否为空

    气坏自己差点, 都忘了这个方法

    data['姓名'].isnull()
    

    在这里插入图片描述

    import pandas as pd 
    pd.isnull(data['排名'])
    0      False
    1       True
    2      False
    3      False
    4       True
           ...  
    168    False
    169    False
    170    False
    171    False
    172     True
    Name: 排名, Length: 173, dtype: bool
    

    pd 是pandas 库

    某一列中的某个元素是否为空

    判断为空

    import numpy as np
    data['排名'][0]is np.nan
    

    在这里插入图片描述
    判断不为空

    pd.notnull()
    
    展开全文
  • 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() ... empty_dataframe=pd.DataFrame() if index_code.empty: return 'lalala' print(index_code) return list(index_
  • List: list1 = [] #method 1 if not len(list1): print('empty') else: print('not empty') #method 2 if not list1: print('empty') else: print('not empty') DataFrame: if df.empty: print('empty')
  • 1.判断某列元素为空 print(train[‘列名’].isna()) 那么将会输出一系列 True 和False, 代表对应结果,True表示当前值为空 2.判断某个值为空 print (np.isnan(train[‘列名’][0])) 输出True 或者False ...
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  • I have an if statement where it checks if the data frame is not ... The way I do it is the following:if dataframe.empty:passelse:#do somethingBut really I need:if dataframe is not empty:#do somethi...
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    千次阅读 2020-12-24 16:58:36
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    python判断一个dataframe非空 DataFrame有一个属性empty,直接用DataFrame.empty判断就行。 如果df为空,则 df.empty 返回 True,反之 返回False。 注意empty后面不要加()。 学习tips:查好你自己所用的...
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    千次阅读 2021-01-12 21:34:11
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空空如也

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