So überprüfen sie, ob ein pandas dataframe leer ist (mit beispiel)

Sie können die folgende Syntax verwenden, um zu überprüfen, ob ein Pandas-DataFrame leer ist:

 len ( df.index ) == 0

Diese spezielle Syntax prüft, ob die Länge der Indexspalte im DataFrame Null ist, was der Prüfung entspricht, ob der gesamte DataFrame leer ist.

Wenn der DataFrame leer ist, gibt diese Syntax True zurück. Andernfalls wird False zurückgegeben.

Wenn Sie benutzerdefinierten Text drucken möchten, der Ihnen mitteilt, ob ein DataFrame leer ist, können Sie eine einfache if else- Funktion verwenden:

 if len ( df.index ) == 0 :
    print (' df is empty ')
else :
    print (' df is not empty ')

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktionen in der Praxis nutzen können.

Beispiel: Überprüfen Sie, ob Pandas DataFrame leer ist

Nehmen wir an, wir haben den folgenden leeren Pandas-DataFrame:

 import pandas as pd

#create empty DataFrame
df = pd. DataFrame (columns=[' A ',' B ',' C ',' D ',' E '])

#view DataFrame
print (df)

Empty DataFrame
Columns: [A, B, C, D, E]
Index: []

Wir können den folgenden Code verwenden, um zu überprüfen, ob der Pandas DataFrame leer ist:

 #check if DataFrame is empty
len ( df.index ) == 0

True

Die Funktion gibt True zurück, was uns sagt, dass der DataFrame tatsächlich leer ist.

Wir könnten auch den folgenden Code verwenden, um benutzerdefinierten Text zu drucken, der uns sagt, ob der DataFrame leer ist oder nicht:

 #check if DataFrame is empty and return output
if len ( df.index ) == 0 :
    print (' df is empty ')
else :
    print (' df is not empty ')

df is empty

Die Ausgabe sagt uns, dass der DataFrame leer ist.

Nehmen wir andererseits an, wir haben einen DataFrame, der nicht leer ist:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df_full = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df_full)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 20 9 9
7:28 4 12

Mit der Funktion len() können wir prüfen, ob der DataFrame leer ist:

 #check if DataFrame is empty
len ( df_full.index ) == 0

False

Die Funktion gibt False zurück, was uns mitteilt, dass der DataFrame nicht leer ist.

Und wenn wir eine if else- Funktion verwenden, können wir eine benutzerdefinierte Ausgabe zurückgeben:

 #check if DataFrame is empty and return output
if len ( df_full.index ) == 0 :
    print (' df is empty ')
else :
    print (' df is not empty ')

df is not empty

Die Ausgabe sagt uns, dass der DataFrame nicht leer ist.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere gängige Vorgänge in Pandas ausgeführt werden:

So überprüfen Sie, ob die Zelle in Pandas DataFrame leer ist
So erhalten Sie den Wert einer Zelle in Pandas DataFrame
So erstellen Sie einen leeren Pandas DataFrame mit Spaltennamen