Pandas に列が存在するかどうかを確認する方法 (例あり)
次のメソッドを使用して、pandas DataFrame に列が存在するかどうかを確認できます。
方法 1: 列が存在するかどうかを確認する
' column1 ' in df. columns
DataFrame に「column1」が存在する場合はTrueを返し、それ以外の場合はFalseを返します。
方法 2: 複数の列があるかどうかを確認する
{' column1 ', ' column2 '}. issubset ( df.columns )
DataFrame に「column1」と「column2」が存在する場合はTrueを返し、存在しない場合はFalseを返します。
次の例は、次の pandas DataFrame で各メソッドを実際に使用する方法を示しています。
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
例 1: 列が存在するかどうかを確認する
次のコードを使用して、「チーム」列が DataFrame に存在するかどうかを確認できます。
#check if 'team' column exists in DataFrame
' team ' in df. columns
True
DataFrame には「team」列が存在するため、pandas はTrue値を返します。
「チーム」列が存在する場合は、 ifステートメントを使用して操作を実行することもできます。
#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.
例 2: 複数の列があるかどうかを確認する
次のコードを使用して、「team」列と「player」列が DataFrame に存在するかどうかを確認できます。
#check if 'team' and 'player' columns both exist in DataFrame
{' team ', ' player '}. issubset ( df.columns )
False
「team」列は DataFrame に存在しますが、「player」列は存在しないため、pandas はFalse値を返します。
次のコードを使用して、「ポイント」と「アシスト」が DataFrame に存在するかどうかを確認することもできます。
#check if 'points' and 'assists' columns both exist in DataFrame
{' points ', ' assists '}. issubset ( df.columns )
True
両方の列が存在するため、pandas はTrue値を返します。
「ポイント」と「ヘルパー」が存在する場合は、 ifステートメントを使用して操作を実行できます。
#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
DataFrame には「points」と「assists」の両方が存在するため、pandas は「points」列と「assists」列の合計を示す「total」という新しい列を作成しました。
追加リソース
次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。
Pandas で特定の列を保持する方法
Pandas でインデックスによって列を選択する方法
Pandasで列を移動する方法