Pandas DataFrame가 비어있는지 확인하는 방법

empty 속성 사용:

import pandas as pd

# 데이터 프레임 생성
df = pd.DataFrame()

# empty 속성을 사용하여 DataFrame이 비어있는지 확인
if df.empty:
  print("데이터 프레임이 비어 있습니다.")
else:
  print("데이터 프레임이 비어 있지 않습니다.")

len() 함수 사용:

import pandas as pd

# 데이터 프레임 생성
df = pd.DataFrame()

# len() 함수를 사용하여 DataFrame의 행 개수 확인
if len(df) == 0:
  print("데이터 프레임이 비어 있습니다.")
else:
  print("데이터 프레임이 비어 있지 않습니다.")

import pandas as pd

# 데이터 프레임 생성
df = pd.DataFrame()

# any() 함수를 사용하여 DataFrame의 모든 값이 False인지 확인
if not any(df.values):
  print("데이터 프레임이 비어 있습니다.")
else:
  print("데이터 프레임이 비어 있지 않습니다.")

shape 속성 사용:

import pandas as pd

# 데이터 프레임 생성
df = pd.DataFrame()

# shape 속성을 사용하여 DataFrame의 행과 열 개수 확인
if df.shape[0] == 0 and df.shape[1] == 0:
  print("데이터 프레임이 비어 있습니다.")
else:
  print("데이터 프레임이 비어 있지 않습니다.")

위의 방법들 외에도 info() 함수나 isnull() 함수를 사용하여 DataFrame이 비어있는지 확인할 수 있습니다.

참고:

• empty 속성은 DataFrame에 단일 행도 없는 경우 True를 반환합니다. 반면에 len(), any(), shape은 DataFrame에 단일 값도 없는 경우 True를 반환합니다.
• Pandas에서 결측값은 NaN으로 표시됩니다. 따라서 isnull() 함수를 사용하여 DataFrame에 결측값이 있는지 확인할 수도 있습니다.

예제 코드

import pandas as pd

# 데이터 프레임 생성
df = pd.DataFrame()

# empty 속성을 사용하여 DataFrame이 비어있는지 확인
if df.empty:
  print("데이터 프레임이 비어 있습니다.")
else:
  print("데이터 프레임이 비어 있지 않습니다.")

import pandas as pd

# 데이터 프레임 생성
df = pd.DataFrame()

# len() 함수를 사용하여 DataFrame의 행 개수 확인
if len(df) == 0:
  print("데이터 프레임이 비어 있습니다.")
else:
  print("데이터 프레임이 비어 있지 않습니다.")

import pandas as pd

# 데이터 프레임 생성
df = pd.DataFrame()

# any() 함수를 사용하여 DataFrame의 모든 값이 False인지 확인
if not any(df.values):
  print("데이터 프레임이 비어 있습니다.")
else:
  print("데이터 프레임이 비어 있지 않습니다.")

설명:

• 위 코드에서 df는 Pandas DataFrame입니다.
• empty 속성은 DataFrame에 단일 행도 없는 경우 True를 반환합니다.
• len() 함수는 DataFrame의 행 개수를 반환합니다.
• any() 함수는 DataFrame의 모든 값이 False인지 확인합니다.

결과:

• DataFrame이 비어있는 경우 "데이터 프레임이 비어 있습니다."라고 출력됩니다.

Pandas DataFrame가 비어있는지 확인하는 대체 방법

import pandas as pd

# 데이터 프레임 생성
df = pd.DataFrame()

# info() 함수를 사용하여 DataFrame에 대한 정보 출력
print(df.info())

• info() 함수는 DataFrame에 대한 일반적인 정보를 출력합니다.
• 출력된 정보에는 DataFrame의 행 개수, 열 개수, 데이터 타입 등이 포함됩니다.
• DataFrame이 비어있는 경우 "Empty DataFrame"이라고 출력됩니다.

예제:

Empty DataFrame
Columns: 0 []
dtypes: object(0)
memory usage: 0 bytes

not df.values.any() 사용:

import pandas as pd

# 데이터 프레임 생성
df = pd.DataFrame()

# not df.values.any()를 사용하여 DataFrame의 모든 값이 False인지 확인
if not df.values.any():
  print("데이터 프레임이 비어 있습니다.")
else:
  print("데이터 프레임이 비어 있지 않습니다.")

• df.values는 DataFrame의 값을 NumPy 배열로 변환합니다.
• not 연산자는 결과를 반전합니다.

df.size == 0 사용:

import pandas as pd

# 데이터 프레임 생성
df = pd.DataFrame()

# df.size == 0을 사용하여 DataFrame의 크기가 0인지 확인
if df.size == 0:
  print("데이터 프레임이 비어 있습니다.")
else:
  print("데이터 프레임이 비어 있지 않습니다.")

• df.size는 DataFrame의 총 요소 개수를 반환합니다.
• == 0 연산자는 두 값이 같은지 확인합니다.

주의:

• info() 함수는 다른 방법들보다 느릴 수 있습니다. 따라서 성능이 중요한 경우 다른 방법을 사용하는 것이 좋습니다.
• not df.values.any() 및 df.size == 0 방법은 empty 속성보다 느릴 수 있습니다. 그러나 이 방법들은 empty 속성과 달리 단일 값도 없는 DataFrame을 정확하게 감지할 수 있습니다.