pandas empty 检查数据是否为空

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pandas 的 empty 属性用于检查 DataFrame 或 Series 是否为空。一个对象被认为是空的，如果它没有任何元素（即行数为0）。

适用的数据类型

DataFrame
Series

语法

对于 DataFrame 和 Series，语法如下：

DataFrame.empty
Series.empty

参数

empty 属性没有参数。

返回值

empty 属性返回一个布尔值：

True 表示对象为空
False 表示对象不为空

使用场景

在数据处理和分析过程中检查数据是否为空
在数据清洗过程中过滤掉空的数据集
在逻辑判断中，用于决定是否进行进一步的操作

示例说明

示例 1：检查 DataFrame 是否为空

构造一个简单的 DataFrame，并检查它是否为空：

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, 40],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 检查 DataFrame 是否为空
df_empty = df.empty

print(f"示例数据 DataFrame:\n{df}\n")
print(f"DataFrame 是否为空: {df_empty}")

输出：

示例数据 DataFrame:
      Name  Age         City
0    Alice   25     New York
1      Bob   30  Los Angeles
2  Charlie   35      Chicago
3    David   40      Houston

DataFrame 是否为空: False

示例 2：检查空的 DataFrame

构造一个空的 DataFrame，并检查它是否为空：

# 构造空的 DataFrame
empty_df = pd.DataFrame()

# 检查空的 DataFrame 是否为空
empty_df_empty = empty_df.empty

print(f"空的 DataFrame:\n{empty_df}\n")
print(f"空的 DataFrame 是否为空: {empty_df_empty}")

输出：

空的 DataFrame:
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

空的 DataFrame 是否为空: True

示例 3：检查 Series 是否为空

构造一个简单的 Series，并检查它是否为空：

# 构造示例数据
data_series = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])

# 检查 Series 是否为空
series_empty = data_series.empty

print(f"示例数据 Series:\n{data_series}\n")
print(f"Series 是否为空: {series_empty}")

输出：

示例数据 Series:
0    10
1    20
2    30
3    40
4    50
dtype: int64

Series 是否为空: False

示例 4：检查空的 Series

构造一个空的 Series，并检查它是否为空：

# 构造空的 Series
empty_series = pd.Series()

# 检查空的 Series 是否为空
empty_series_empty = empty_series.empty

print(f"空的 Series:\n{empty_series}\n")
print(f"空的 Series 是否为空: {empty_series_empty}")

输出：

空的 Series:
Series([], dtype: float64)

空的 Series 是否为空: True

通过这些示例，我们可以看到 empty 属性在处理不同类型和规模的数据时的应用。它能够帮助我们快速判断数据集是否为空，在数据处理和分析过程中非常有用。

参考

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.empty.html

< memory_usage() 占用的内存量 pandas 数据的信息 dtypes 每列的数据类型 >

更新时间：2024-07-30 20:25:36 标签：pandas python 检查空