Come verificare se esiste una colonna in pandas (con esempi)

È possibile utilizzare i seguenti metodi per verificare se esiste una colonna in un DataFrame panda:

Metodo 1: controlla se esiste una colonna

 ' column1 ' in df. columns

Ciò restituirà True se “column1” esiste nel DataFrame, altrimenti restituirà False .

Metodo 2: controlla se sono presenti più colonne

 {' column1 ', ' column2 '}. issubset ( df.columns )

Ciò restituirà True se “column1” e “column2” esistono nel DataFrame, altrimenti restituirà False .

I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con i seguenti DataFrame panda:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 20 9 9
7:28 4 12

Esempio 1: controlla se esiste una colonna

Possiamo usare il seguente codice per vedere se la colonna “team” esiste nel DataFrame:

 #check if 'team' column exists in DataFrame
' team ' in df. columns

True

La colonna “team” esiste nel DataFrame, quindi panda restituisce un valore True .

Possiamo anche utilizzare un’istruzione if per eseguire un’operazione se esiste la colonna “team”:

 #if 'team' exists, create new column called 'team_name'
if ' team ' in df. columns :
    df[' team_name '] = df[' team ']
    
#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds team_name
0 A 18 5 11 A
1 B 22 7 8 B
2 C 19 7 10 C
3 D 14 9 6 D
4 E 14 12 6 E
5 F 11 9 5 F
6 G 20 9 9 G
7:28 a.m. 4:12 p.m.

Esempio 2: controlla se ci sono più colonne

Possiamo usare il seguente codice per vedere se le colonne “team” e “player” esistono nel DataFrame:

 #check if 'team' and 'player' columns both exist in DataFrame
{' team ', ' player '}. issubset ( df.columns )

False

La colonna “squadra” esiste nel DataFrame ma “giocatore” no, quindi panda restituisce un valore False .

Potremmo anche usare il seguente codice per vedere se i “punti” e gli “assist” esistono nel DataFrame:

 #check if 'points' and 'assists' columns both exist in DataFrame
{' points ', ' assists '}. issubset ( df.columns )

True

Esistono entrambe le colonne, quindi panda restituisce un valore True .

Possiamo quindi utilizzare un’istruzione if per eseguire un’operazione se esistono i “punti” e gli “aiutanti”:

 #if both exist, create new column called 'total' that finds sum of points and assists
if {' points ', ' assists '}. issubset ( df.columns ):
    df[' total '] = df[' points '] + df[' assists ']
    
#view updated DataFrame
print (df)

     team points assists rebounds total
0 A 18 5 11 23
1 B 22 7 8 29
2 C 19 7 10 26
3 D 14 9 6 23
4 E 14 12 6 26
5 F 11 9 5 20
6 G 20 9 9 29
7:28 4 12 32

Poiché nel DataFrame esistono sia “punti” che “assist”, i panda hanno creato una nuova colonna chiamata “totale” che mostra la somma delle colonne “punti” e “assist”.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:

Come preservare alcune colonne in Pandas
Come selezionare le colonne per indice in Pandas
Come spostare una colonna in Pandas