Jak sprawdzić, czy kolumna istnieje w pandach (z przykładami)

Możesz użyć następujących metod, aby sprawdzić, czy kolumna istnieje w ramce DataFrame pandy:

Metoda 1: Sprawdź, czy kolumna istnieje

 ' column1 ' in df. columns

To zwróci True , jeśli w ramce danych istnieje „kolumna 1”, w przeciwnym razie zwróci False .

Metoda 2: Sprawdź, czy istnieje wiele kolumn

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

To zwróci True , jeśli w ramce danych istnieją „kolumna1” i „kolumna2”, w przeciwnym razie zwróci False .

Poniższe przykłady pokazują, jak w praktyce używać każdej metody z następującą ramką DataFrame pand:

 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

Przykład 1: Sprawdź, czy kolumna istnieje

Możemy użyć poniższego kodu, aby sprawdzić, czy w ramce DataFrame istnieje kolumna „zespół”:

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

True

Kolumna „zespół” istnieje w ramce danych, więc pandy zwracają wartość True .

Możemy również użyć instrukcji if do wykonania operacji, jeśli istnieje kolumna „zespół”:

 #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.

Przykład 2: Sprawdź, czy istnieje wiele kolumn

Możemy użyć poniższego kodu, aby sprawdzić, czy w ramce danych istnieją kolumny „zespół” i „gracz”:

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

False

Kolumna „zespół” istnieje w ramce danych, ale „gracz” nie, więc pandy zwracają wartość False .

Możemy również użyć poniższego kodu, aby sprawdzić, czy w ramce DataFrame istnieją „punkty” i „asysty”:

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

True

Obie kolumny istnieją, więc pandy zwracają wartość True .

Możemy następnie użyć instrukcji if do wykonania operacji, jeśli istnieją „punkty” i „pomocnicy”:

 #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

Ponieważ w ramce danych istnieją zarówno „punkty”, jak i „asysty”, pandy utworzyły nową kolumnę o nazwie „total”, która pokazuje sumę kolumn „punkty” i „asysty”.

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe operacje na pandach:

Jak zachować niektóre kolumny w Pandach
Jak wybierać kolumny według indeksu w Pandach
Jak przenieść kolumnę w Pandach