Comment vérifier si une colonne existe dans Pandas (avec exemples)

Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour vérifier si une colonne existe dans un DataFrame pandas :

Méthode 1 : vérifier si une colonne existe

'column1' in df.columns

Cela renverra True si « colonne1 » existe dans le DataFrame, sinon il renverra False .

Méthode 2 : vérifier s’il existe plusieurs colonnes

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

Cela renverra True si « colonne1 » et « colonne2 » existent dans le DataFrame, sinon il renverra False .

Les exemples suivants montrent comment utiliser chaque méthode en pratique avec le DataFrame pandas suivant :

import pandas as pd

#create DataFrame
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    H      28        4        12

Exemple 1 : vérifier s’il existe une colonne

Nous pouvons utiliser le code suivant pour voir si la colonne ‘team’ existe dans le DataFrame :

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

True

La colonne « équipe » existe dans le DataFrame, donc pandas renvoie une valeur True .

Nous pouvons également utiliser une instruction if pour effectuer une opération si la colonne « équipe » existe :

#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    H      28        4        12         H

Exemple 2 : vérifier s’il existe plusieurs colonnes

Nous pouvons utiliser le code suivant pour voir si les colonnes ‘team’ et ‘player’ existent dans le DataFrame :

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

False

La colonne ‘team’ existe dans le DataFrame mais pas ‘player’, donc pandas renvoie une valeur False .

Nous pourrions également utiliser le code suivant pour voir si les « points » et les « assistances » existent dans le DataFrame :

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

True

Les deux colonnes existent, donc pandas renvoie une valeur True .

Nous pouvons ensuite utiliser une instruction if pour effectuer une opération si les « points » et les « assistances » existent :

#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	H	28	 4	 12	32

Étant donné que les « points » et les « passes décisives » existent tous deux dans le DataFrame, les pandas ont créé une nouvelle colonne appelée « total » qui montre la somme des colonnes « points » et « passes décisives ».

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres opérations courantes dans les pandas :

Comment conserver certaines colonnes dans Pandas
Comment sélectionner des colonnes par index dans Pandas
Comment déplacer une colonne dans Pandas