🔍 Как проверить dataframe на пустоту Python: практическое руководство

Для проверки пустоты DataFrame в Python можно использовать методы .empty и .isnull(). Если DataFrame пустой, то метод .empty вернет значение True, иначе - False. Например:

import pandas as pd

# Создаем пустой DataFrame
df = pd.DataFrame()

# Проверяем пустоту DataFrame
if df.empty:
    print("DataFrame пустой")
else:
    print("DataFrame не пустой")
    

Если же вы хотите проверить, есть ли в DataFrame пустые значения, можно использовать метод .isnull(). Этот метод возвращает DataFrame той же размерности, но с булевыми значениями, где True обозначает наличие пустого значения, а False - его отсутствие. Пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с пустыми значениями
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [None, 5, 6]})

# Проверяем наличие пустых значений в DataFrame
print(df.isnull())
    

Как проверить dataframe на пустоту в Python

В Python пустота в DataFrame означает, что в таблице отсутствуют данные или что все ячейки таблицы имеют пустые значения. В данной статье мы рассмотрим различные способы проверки DataFrame на пустоту с использованием языка программирования Python.

1. Метод DataFrame.empty

Первым способом проверки DataFrame на пустоту является использование метода empty. Этот метод возвращает логическое значение True, если DataFrame пустой, и False, если DataFrame содержит хотя бы одно значение.

import pandas as pd

# Создаем пустой DataFrame
df = pd.DataFrame()

# Проверяем DataFrame на пустоту
if df.empty:
    print("DataFrame пустой")
else:
    print("DataFrame не пустой")

В этом примере мы используем метод empty для проверки нашего пустого DataFrame. Если DataFrame пустой, то выводится сообщение "DataFrame пустой". Если DataFrame содержит хотя бы одно значение, то выводится сообщение "DataFrame не пустой".

2. Метод DataFrame.isnull и DataFrame.any

Второй способ проверки DataFrame на пустоту включает использование методов isnull и any. Метод isnull возвращает DataFrame с логическими значениями, обозначающими отсутствие данных в каждой ячейке. Метод any проверяет, содержит ли DataFrame хотя бы одно значение True.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с пустыми значениями
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [None, 6, 7, None],
        'C': [8, 9, None, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# Проверяем DataFrame на пустоту
if df.isnull().any().any():
    print("DataFrame содержит пустые значения")
else:
    print("DataFrame не содержит пустых значений")

В этом примере мы создаем DataFrame с некоторыми пустыми значениями. Затем мы используем метод isnull для проверки наличия пустых значений в DataFrame, а затем метод any для проверки, содержит ли DataFrame хотя бы одно значение True. Если DataFrame содержит пустые значения, то выводится сообщение "DataFrame содержит пустые значения". Если DataFrame не содержит пустых значений, то выводится сообщение "DataFrame не содержит пустых значений".

3. Метод DataFrame.dropna

Третий способ проверки DataFrame на пустоту - использование метода dropna. Этот метод удаляет строки или столбцы, содержащие пустые значения, и возвращает новый DataFrame без этих строк или столбцов. Если после удаления DataFrame становится пустым, это означает, что исходный DataFrame содержал пустые значения.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с пустыми значениями
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [None, 6, 7, None],
        'C': [8, 9, None, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# Удаляем строки содержащие пустые значения
df_dropped = df.dropna()

# Проверяем, является ли новый DataFrame пустым
if df_dropped.empty:
    print("DataFrame содержит пустые значения")
else:
    print("DataFrame не содержит пустых значений")

В этом примере мы создаем DataFrame с некоторыми пустыми значениями. Затем мы используем метод dropna для удаления строк, содержащих пустые значения, и получаем новый DataFrame df_dropped. Затем мы проверяем, является ли новый DataFrame пустым с помощью метода empty. Если новый DataFrame пустой, то выводится сообщение "DataFrame содержит пустые значения". Если новый DataFrame не содержит пустых значений, то выводится сообщение "DataFrame не содержит пустых значений".

Заключение

В этой статье мы рассмотрели три способа проверки DataFrame на пустоту в Python. Вы можете использовать метод empty для проверки пустоты DataFrame, методы isnull и any для проверки наличия пустых значений и метод dropna для удаления строк или столбцов с пустыми значениями.