Pandas - if all values of dataFrame are NaN

Another one is needed allbecause another one is allreturned Seriesfirst scalar:

if df.isnull().all().all():
    do something

sample:

df = pd.DataFrame(index=range(5), columns=list('abcde'))
print (df)
     a    b    c    d    e
0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
4  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

print (df.isnull())
      a     b     c     d     e
0  True  True  True  True  True
1  True  True  True  True  True
2  True  True  True  True  True
3  True  True  True  True  True
4  True  True  True  True  True

print (df.isnull().all())
a    True
b    True
c    True
d    True
e    True
dtype: bool

print (df.isnull().all().all())
True

if df.isnull().all().all():
    print ('do something')

If you need a faster solution - there are , but first convert all values :numpy.isnannumpy.allnumpy arrayvalues

print (np.isnan(df.values).all())
True

Time :

df = pd.DataFrame(np.full((1000,1000), np.nan))
print (df)

In [232]: %timeit (np.isnan(df.values).all())
1000 loops, best of 3: 1.23 ms per loop

In [233]: %timeit (df.isnull().all().all())
100 loops, best of 3: 10 ms per loop

In [234]: %timeit (df.isnull().values.all())
1000 loops, best of 3: 1.46 ms per loop