pandas DataFrameが空かどうかを確認するにはどうすればよいですか？

パンダDataFrameが空かどうかを確認するにはどうすればよいですか？私の場合、ターミナルDataFrameが空の場合にターミナルにメッセージを出力したいと思います。

属性df.emptyを使用して、空かどうかを確認できます。

if df.empty:
    print('DataFrame is empty!')

出典：Pandas Documentation

len関数を使用します。それよりもはるかに高速ですempty。len(df.index)さらに高速です。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10000, 4), columns=list('ABCD'))

def empty(df):
    return df.empty

def lenz(df):
    return len(df) == 0

def lenzi(df):
    return len(df.index) == 0

'''
%timeit empty(df)
%timeit lenz(df)
%timeit lenzi(df)

10000 loops, best of 3: 13.9 µs per loop
100000 loops, best of 3: 2.34 µs per loop
1000000 loops, best of 3: 695 ns per loop

len on index seems to be faster
'''

長いルートを行く方が好きです。これらは、try-except句の使用を回避するために私が従うチェックです-

1. 変数がNoneではないかどうかを確認します
2. 次に、そのデータフレームと
3. 空でないことを確認してください

ここにDATA、疑わしい変数があります-

DATA is not None and isinstance(DATA, pd.DataFrame) and not DATA.empty

このスレッドで受け入れられた空の定義は、ゼロ行のみのデータフレームであるようです。ただし、行と列がゼロの空のデータフレームと、行と列が少なくとも1つある空のデータフレームには違いがあります。いずれの場合も、インデックスの長さは0であり、次に示すようにempty = Trueです。

例1：0行0列の空のデータフレーム

In [1]: import pandas as pd
        df1 = pd.DataFrame()
        df1
Out[1]: Empty DataFrame
        Columns: []
        Index: []

In [2]: len(df1.index)
Out[2]: 0

In [3]: df1.empty
Out[3]: True

例2：0行1列以上の空のデータフレーム

In [4]: df2 = pd.DataFrame({'AA' : [], 'BB' : []})
        df2
Out[4]: Empty DataFrame
        Columns: [AA, BB]
        Index: []

In [5]: len(df2.index)
Out[5]: 0

In [6]: df2.empty
Out[6]: True

ヘッダーとデータが空のデータフレーム、またはデータが空のデータフレームを区別する1つの方法は、列インデックスの長さをテストすることです。最初にロードされたデータフレームはゼロ列を返し、2番目のデータフレームは空の列の数を返します。

In [7]: len(df1.columns)
Out[7]: 0

In [8]: len(df2.columns)
Out[8]: 2

1）DataFrameにNanおよびNon Nullの値があり、DataFrameが
空であるか、このコードを試してください。
2）この状況はいつ起こりますか？ 
この状況は、単一の関数を使用して複数のDataFrameをプロットすると発生します 
パラメータとして渡されます。このような状況では、関数はデータをプロットしようとしても 
DataFrameが空の場合、空の図をプロットします！。
「DataFrame has no data」メッセージを表示するだけでも意味があります。
3）なぜですか？ 
DataFrameが空の場合（つまり、データがまったく含まれていない場合）。 
空ではないと見なされます）プロットしないでメッセージを出力することが望ましいです：
2つのデータフレームdf1とdf2があるとします。
関数myfuncは任意のDataFrame（この場合はdf1およびdf2）を取り、メッセージを出力します 
DataFrameが空の場合（プロットするのではなく）：

df1                     df2
col1 col2           col1 col2 
Nan   2              Nan  Nan 
2     Nan            Nan  Nan  

そして機能：

def myfunc(df):
  if (df.count().sum())>0: ##count the total number of non Nan values.Equal to 0 if DataFrame is empty
     print('not empty')
     df.plot(kind='barh')
  else:
     display a message instead of plotting if it is empty
     print('empty')