小编Art*_*iev的帖子

我有if语句,它检查数据帧是否为空.我这样做的方式是:

 if dataframe.empty:
      pass
 else:
      #do something

但我真的需要:

 if dataframe is not empty:
      #do something

我的问题是有一种方法不是空的来实现这个目标吗？我还想问第二个版本在性能方面是否更好？否则也许对我来说是不合理的,因为它是第一个版本？

我有一个数据框，我想groupby按bq_market_id然后检查每个组中是否有NaN值，bq_back_price如果是，则True每个组，如果否，则False每个组。

bq_selection_id bq_balance  bq_market_id  bq_back_price
0         45094462     185.04       7278437           1.97
1         45094462     185.04       7278437           1.97
2         45094463     185.04       7278437           3.05
3         45094463     185.04       7278437           3.05
4         45094464     185.04       7278437           5.80
5         45094464     185.04       7278437           5.80
6         45094466     185.04       7278437         200.00
7         45094466     185.04       7278437         200.00
8         45094465     185.04       7278437            NaN
9         45094465     185.04       7278437            NaN

我该怎么做呢？我尝试了以下操作，但没有成功。

bb.groupby('bq_market_id')['bq_back_price'].isnull().any()

我有一个数据框：

bq_selection_id  bq_balance  bq_market_id  bq_back_price
0         45094462      185.04       155           1.87
1         45094462      185.04       155           1.97
2         45094463      185.04       155           3.05
3         45094463      185.04       156           3.05
4         45094464      185.04       156           5.80
5         45094464      185.04       156           5.80
6         45094466      185.04       157         200.00
7         45094466      185.04       157         200.00
8         45094465      185.04       157            NaN
9         45094465      185.04       157            NaN

我想要两个额外的列 second_lowest, none_values 每组，groupby 市场 ID。市场 ID 155 second_lowest 1.97 的另一种说法，并且没有 NaN 值，因此 none_values 是 False。我想得到类似的东西：

bq_selection_id bq_balance bq_market_id bq_back_price second_lowest none_val
0         45094462      185.04 …