Pandas DataFrame が空かどうかを確認する

df.empty を使用して、Pandas DataFrame が空かどうかを確認できます。

df.empty

どこ：

「True」はデータフレームが空であることを意味する
「False」は、データフレームが空ではないことを意味します

Pandas DataFrame が空かどうかを確認する手順

ステップ1: DataFrameを作成する

簡単な例から始めるために、2 つの列を持つ DataFrame を作成しましょう。

import pandas as pd

data = {'Color': ['Blue', 'Blue', 'Green', 'Green', 'Red', 'Red'],
        'Height': [15, 20, 25, 20, 15, 25]
        }

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

Python でコードを実行すると、次の DataFrame が表示されます。

ステップ2: DataFrameが空かどうかを確認する

次に、次の構文を追加して、DataFrame が空かどうかを確認します。

df.empty

したがって、完全な Python コードは次のようになります。

import pandas as pd

data = {'Color': ['Blue', 'Blue', 'Green', 'Green', 'Red', 'Red'],
        'Height': [15, 20, 25, 20, 15, 25]
        }

df = pd.DataFrame(data)

print(df.empty)

コードを実行すると、「False」が返されます。これは、DataFrame が空ではないことを意味します。

ステップ3: DataFrame内のすべての列を削除する

さあ、DataFrame内のすべての列を削除します次の構文を使用します:

df.drop(['Color', 'Height'], axis=1, inplace=True)

すべての列を削除し、DataFrame が空かどうかを確認する完全な Python コードは次のとおりです。

import pandas as pd

data = {'Color': ['Blue', 'Blue', 'Green', 'Green', 'Red', 'Red'],
        'Height': [15, 20, 25, 20, 15, 25]
        }

df = pd.DataFrame(data)

df.drop(['Color', 'Height'], axis=1, inplace=True)

print(df.empty)

これで「True」が返され、DataFrame が空であることを意味します。

NaNの扱い

のみを含むDataFrameを作成しましょうNaN値：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'first_column': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
        'second_column': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]
        }

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

ご覧のとおり、DataFrame には NaN のみが含まれています。

次に、DataFrame が空かどうかを確認します。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'first_column': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
        'second_column': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]
        }

df = pd.DataFrame(data)

print(df.empty)

「False」が返されます。これは、NaN のみが含まれている場合でも、DataFrame が空ではないことを意味します。

dropna を使用して NaN 値を削除できます。

df.dropna(inplace=True)

DataFrame 内のすべての NaN 値を削除し、DataFrame が空かどうかを再度確認してみましょう。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'first_column': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
        'second_column': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]
        }

df = pd.DataFrame(data)

df.dropna(inplace=True)

print(df.empty)

ご覧のとおり、NaN を削除した後の DataFrame は実際には空です。

Pandas DataFrame が空かどうかを確認する手順

ステップ3: DataFrame内のすべての列を削除する

NaNの扱い

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