Pandas에 열이 있는지 확인하는 방법(예제 포함)

다음 방법을 사용하여 Pandas DataFrame에 열이 있는지 확인할 수 있습니다.

방법 1: 열이 존재하는지 확인

 ' column1 ' in df. columns

DataFrame에 “column1″이 있으면 True를 반환하고, 그렇지 않으면 False를 반환합니다.

방법 2: 열이 여러 개 있는지 확인

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

DataFrame에 “column1” 과 “column2″가 있으면 True를 반환하고, 그렇지 않으면 False를 반환합니다.

다음 예에서는 다음 pandas DataFrame에서 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 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

예시 1: 열이 존재하는지 확인

다음 코드를 사용하여 DataFrame에 ‘team’ 열이 있는지 확인할 수 있습니다.

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

True

DataFrame에 “team” 열이 있으므로 pandas는 True 값을 반환합니다.

“team” 열이 존재하는 경우 if 문을 사용하여 작업을 수행할 수도 있습니다.

 #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.

예시 2: 열이 여러 개 있는지 확인

다음 코드를 사용하여 DataFrame에 ‘team’ 및 ‘player’ 열이 있는지 확인할 수 있습니다.

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

False

DataFrame에는 ‘team’ 열이 있지만 ‘player’ 열은 없으므로 Pandas는 False 값을 반환합니다.

다음 코드를 사용하여 DataFrame에 “포인트”와 “지원”이 있는지 확인할 수도 있습니다.

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

True

두 열이 모두 존재하므로 pandas는 True 값을 반환합니다.

그런 다음 “포인트”와 “도우미”가 존재하는 경우 if 문을 사용하여 작업을 수행할 수 있습니다.

 #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

DataFrame에 “포인트”와 “어시스트”가 모두 존재하므로 pandas는 “포인트”와 “어시스트” 열의 합계를 표시하는 “total”이라는 새 열을 만들었습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 특정 열을 보존하는 방법
Pandas에서 인덱스로 열을 선택하는 방법
Pandas에서 열을 이동하는 방법