在使用pandas处理数据时，我们可能需要频繁判断DataFrame是否有数据，比如在分组时做细致的判断处理。
我们来看看各种判断方式，哪种是最高效的，如图：
df.empty，这是DataFrame内置的属性，可以看到虽然调用简单，但他是最耗时的len(df)==0，这是通过Python内置len方法判断DataFrame的行数，相对来说速度比较快，是第1种的3倍len(df.index)==0，这是判断DataFrame的行索引的值数量，这已经到达纳秒级别了，是其中最快的方式当然，如果不是非常密集的调用，那么选哪种都无所谓。当你需要对程序进行性能调优时，就可以考虑选用上述的方式2或3。