Pandas DataFrame 12-02. 비어있는지 확인 (empty)

12-02. 비어있는지 확인 (empty)

DataFrame.empty

 

개요

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empty메서드는 DataFrame이 비어있는지 여부를 bool 형식으로 반환합니다.
여기서 비어있다는것은 정말 완전히 비어있는 상태를 말하는 것으로,
공백 문자열("")이나 Nan의 경우조차 허용하지 않는것을 말합니다.
즉, 축이 존재하지 않는 경우를 말합니다.

 

사용법

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기본 사용법
df.empty

반응형

 

예시

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공백으로 이루어진 객체, Nan으로 이루어진 객체, 행이 없는 객체, 열이 없는객체로 확인해보겠습니다.

공백으로 이루어진 객체

data_empty=[['','',''],['','',''],['','','']]
df = pd.DataFrame(data = data_empty, index = ['row1', 'row2', 'row3'], columns=['col1','col2','col3'])
print(df)
>>
     col1 col2 col3
row1               
row2               
row3               

print(df.empty)
>> False

공백으로 이루어져있지만 df.empty 가 False로 출력됩니다.
""으로 차있기 때문입니다.

NaN으로 이루어진 객체

df = pd.DataFrame(data = np.nan, index = ['row1', 'row2', 'row3'], columns=['col1','col2','col3'])
print(df)
>>
      col1  col2  col3
row1   NaN   NaN   NaN
row2   NaN   NaN   NaN
row3   NaN   NaN   NaN

print(df.empty)
>> False

NaN으로 이루어진 객체 또한, 어쨌던 Nan으로 채워져 있기 때문에 df.empty값을 False로 반환합니다.

행이나 열이 없는 객체
열이없는경우

df1 = pd.DataFrame(index = ['row1', 'row2', 'row3']) # 열이 없는 객체
print(df1)
>>
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [row1, row2, row3]

print(df1.empty)
>> True

행이 없는 경우

df2 = pd.DataFrame(columns=['col1','col2','col3']) # 행이 없는 객체
print(df2)
>>
Empty DataFrame
Columns: [col1, col2, col3]
Index: []

print(df2.empty)
>> True

행이나 열이 없는 경우는 아예 구성하는 요소가 없기 때문에 df.empty가 True로 반환되는것을 볼 수 있습니다.