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