Как проверить, существует ли столбец в pandas (с примерами)

Вы можете использовать следующие методы, чтобы проверить, существует ли столбец в DataFrame pandas:

Способ 1: проверьте, существует ли столбец

 ' column1 ' in df. columns

Это вернет True , если «column1» существует в DataFrame, в противном случае будет возвращено False .

Способ 2: проверьте, есть ли несколько столбцов

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

Это вернет True , если «столбец1» и «столбец2» существуют в DataFrame, в противном случае он вернет False .

В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике со следующим DataFrame pandas:

 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

Пример 1. Проверьте, существует ли столбец

Мы можем использовать следующий код, чтобы узнать, существует ли столбец «команда» в DataFrame:

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

True

Столбец «команда» существует в DataFrame, поэтому pandas возвращает значение True .

Мы также можем использовать оператор if для выполнения операции, если столбец «команда» существует:

 #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.

Пример 2. Проверьте, есть ли несколько столбцов

Мы можем использовать следующий код, чтобы узнать, существуют ли столбцы «команда» и «игрок» в DataFrame:

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

False

Столбец «команда» существует в DataFrame, а столбец «игрок» — нет, поэтому pandas возвращает значение False .

Мы также могли бы использовать следующий код, чтобы увидеть, существуют ли «очки» и «помощи» в DataFrame:

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

True

Оба столбца существуют, поэтому pandas возвращает значение True .

Затем мы можем использовать оператор if для выполнения операции, если «точки» и «помощники» существуют:

 #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

Поскольку в DataFrame существуют как «баллы», так и «помощи», pandas создал новый столбец под названием «итого», который показывает сумму столбцов «баллы» и «помощи».

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как сохранить определенные столбцы в Pandas
Как выбрать столбцы по индексу в Pandas
Как переместить столбец в Pandas