为何Pandas DataFrame不支持直接布尔值判断？

• 为什么DataFrame不能直接做布尔值判断？明明逻辑很明确：当shape全为0时返回False，其余情况返回True——这完全符合Python内置类型的判断逻辑（空对象/零长度对象为False，有内容的为True），但Pandas的报错却声称存在歧义，这和实际逻辑相悖。
• 对于shape=(0,0)的DataFrame，让bool(df)返回False会破坏什么功能或引发什么具体问题？反过来，当sum(df.shape)>0时让bool(df)返回True，又有什么不合理的地方？

实际工作中的痛点 #

在通用逻辑系统里，大多数数据对象都可以直接用如下代码判断：

if a:
    do_something()
else:
    do_something_else()

但DataFrame必须单独做特殊处理，比如用empty属性替代直接判断，否则会报错。我只能写类似这样的代码：

if not getattr(a, "empty", bool(a)):
    do_something()

或者硬编码类型判断：

if (type(a) is not pd.DataFrame and a) or (type(a) is pd.DataFrame and not a.empty):
    do_something()

DataFrame是我使用的唯一需要这种特殊处理的数据对象，这给通用逻辑的流转带来了额外的复杂度。

核心追问 #

强制要求用empty这类专属属性而非直接布尔判断，到底能避免哪些具体问题？如果说直接判断存在歧义，那“shape全0返回False，其余返回True”的逻辑，歧义点到底在哪里？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者johnrobot