Як перевірити, чи існує стовпець у pandas (з прикладами)

Ви можете використовувати такі методи, щоб перевірити, чи існує стовпець у pandas DataFrame:

Спосіб 1. Перевірте, чи існує стовпець

 ' column1 ' in df. columns

Це поверне True , якщо “column1” існує у DataFrame, інакше поверне False .

Спосіб 2. Перевірте, чи є кілька стовпців

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

Це поверне True , якщо «column1» і «column2» існують у DataFrame, інакше поверне False .

Наступні приклади показують, як використовувати кожен метод на практиці з такими pandas DataFrame:

 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

Приклад 1. Перевірте, чи існує стовпець

Ми можемо використати наступний код, щоб перевірити, чи існує стовпець «команда» у DataFrame:

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

True

У DataFrame існує стовпець “team”, тому pandas повертає значення True .

Ми також можемо використовувати оператор if для виконання операції, якщо існує стовпець «team»:

 #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.

Приклад 2. Перевірте, чи є кілька стовпців

Ми можемо використати такий код, щоб побачити, чи існують стовпці «team» і «player» у DataFrame:

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

False

Стовпець «team» існує у DataFrame, а «player» — ні, тому pandas повертає значення False .

Ми також можемо використати наступний код, щоб перевірити, чи існують «очки» та «допомоги» у DataFrame:

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

True

Існують обидва стовпці, тому pandas повертає значення True .

Потім ми можемо використовувати оператор if для виконання операції, якщо «точки» та «помічники» існують:

 #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

Оскільки в DataFrame існують як «очки», так і «ассисти», pandas створили новий стовпець під назвою «total», який показує суму стовпців «points» і «assists».

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Як зберегти певні стовпці в Pandas
Як вибрати стовпці за індексом у Pandas
Як перемістити стовпець у Pandas