<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob ein Pandas-DataFrame leer ist:<\/span><\/p>\n Diese spezielle Syntax pr\u00fcft, ob die L\u00e4nge der Indexspalte im DataFrame Null ist, was der Pr\u00fcfung entspricht, ob der gesamte DataFrame leer ist.<\/span><\/p>\n Wenn der DataFrame leer ist, gibt diese Syntax True<\/strong> zur\u00fcck. Andernfalls wird False<\/strong> zur\u00fcckgegeben.<\/span><\/p>\n Wenn Sie benutzerdefinierten Text drucken m\u00f6chten, der Ihnen mitteilt, ob ein DataFrame leer ist, k\u00f6nnen Sie eine einfache if else-<\/strong> Funktion verwenden:<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktionen in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Nehmen wir an, wir haben den folgenden leeren Pandas-DataFrame:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen den folgenden Code verwenden, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob der Pandas DataFrame leer ist:<\/span><\/p>\n Die Funktion gibt True<\/strong> zur\u00fcck, was uns sagt, dass der DataFrame tats\u00e4chlich leer ist.<\/span><\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnten auch den folgenden Code verwenden, um benutzerdefinierten Text zu drucken, der uns sagt, ob der DataFrame leer ist oder nicht:<\/span><\/p>\n Die Ausgabe sagt uns, dass der DataFrame leer ist.<\/span><\/p>\n Nehmen wir andererseits an, wir haben einen DataFrame, der nicht leer ist:<\/span><\/p>\n Mit der Funktion len()<\/strong> k\u00f6nnen wir pr\u00fcfen, ob der DataFrame leer ist:<\/span><\/p>\n Die Funktion gibt False<\/strong> zur\u00fcck, was uns mitteilt, dass der DataFrame nicht leer ist.<\/span><\/p>\n Und wenn wir eine if else-<\/strong> Funktion verwenden, k\u00f6nnen wir eine benutzerdefinierte Ausgabe zur\u00fcckgeben:<\/span><\/p>\n Die Ausgabe sagt uns, dass der DataFrame nicht leer ist.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n So \u00fcberpr\u00fcfen Sie, ob die Zelle in Pandas DataFrame leer ist<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob ein Pandas-DataFrame leer ist: len ( df.index ) == 0 Diese spezielle Syntax pr\u00fcft, ob die L\u00e4nge der Indexspalte im DataFrame Null ist, was der Pr\u00fcfung entspricht, ob der gesamte DataFrame leer ist. Wenn der DataFrame leer ist, gibt diese Syntax True zur\u00fcck. Andernfalls wird […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n len<\/span> ( df.index<\/span> ) ==<\/span> 0\n<\/span><\/strong><\/pre>\n if<\/span> len<\/span> ( df.index<\/span> ) ==<\/span> 0<\/span> :\n print<\/span> (' df is empty<\/span> ')\nelse<\/span> :\n print<\/span> (' df is not empty<\/span> ')<\/strong><\/span><\/pre>\n Beispiel: \u00dcberpr\u00fcfen Sie, ob Pandas DataFrame leer ist<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create empty DataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> (columns=[' A<\/span> ',' B<\/span> ',' C<\/span> ',' D<\/span> ',' E<\/span> '])\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\nEmpty DataFrame\nColumns: [A, B, C, D, E]\nIndex: []<\/span><\/strong><\/pre>\n #check if DataFrame is empty<\/span>\nlen<\/span> ( df.index<\/span> ) ==<\/span> 0\n\nTrue<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #check if DataFrame is empty and return output<\/span>\nif<\/span> len<\/span> ( df.index<\/span> ) ==<\/span> 0<\/span> :\n print<\/span> (' df is empty<\/span> ')\nelse<\/span> :\n print<\/span> (' df is not empty<\/span> ')\n\ndf is empty\n<\/strong><\/span><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df_full = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df_full)\n\n team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 B 22 7 8\n2 C 19 7 10\n3 D 14 9 6\n4 E 14 12 6\n5 F 11 9 5\n6 G 20 9 9\n7:28 4 12\n<\/span><\/strong><\/pre>\n #check if DataFrame is empty<\/span>\nlen<\/span> ( df_full.index<\/span> ) ==<\/span> 0\n\nFalse<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #check if DataFrame is empty and return output<\/span>\nif<\/span> len<\/span> ( df_full.index<\/span> ) ==<\/span> 0<\/span> :\n print<\/span> (' df is empty<\/span> ')\nelse<\/span> :\n print<\/span> (' df is not empty<\/span> ')\n\ndf is not empty\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So erhalten Sie den Wert einer Zelle in Pandas DataFrame<\/a>
So erstellen Sie einen leeren Pandas DataFrame mit Spaltennamen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"