检查 Pandas 中是否存在列
本教程演示了检查 Python 中是否存在 Pandas Dataframe 中的列的方法。我们将在 Python 中使用可用于执行此操作的 IN 和 NOT IN 运算符。
使用 IN 运算符检查 Pandas 中是否存在列
Dataframe 是一种保存二维数据及其相应标签的排列。我们可以使用 dataframe.column 属性找到列标签。
为了确保列是否存在，我们使用 IN 表达式。但是，在开始之前，我们需要在 Pandas 中形成一个虚拟 DataFrame 以使用上述技术。
在这里，我们创建了一个学生表现的 DataFrame，列名称为 Name、Promoted 和 Marks。
import pandas as pd
import numpy as np
# Creating dataframe
df = pd.DataFrame()
# Adding columns to the dataframe
df['Name'] = ['John', 'Doe', 'Bill']
df['Promoted'] = [True, False,True]
df['Marks'] = [82, 38, 63]
# Getting the dataframe as an output
print(df)
代码给出以下输出。
Name Promoted Marks
0 John True 82
1 Doe False 38
2 Bill True 63
DataFrame 准备好后，我们可以通过编写下面给出的代码来检查 DataFrame 是否包含项目或为空。为此，我们可以使用两种方法。
我们可以使用 Pandas 中存在的 df.empty 函数，或者我们可以使用 len(df.index) 检查 DataFrame 的长度。
我们在下面的示例中使用了 Pandas 属性 df.empty。
if df.empty:
print('DataFrame is empty!')
else:
print('Not empty!')
由于我们已将数据插入列中，因此输出必须为 Not empty!。
Not empty!
现在，让我们继续使用 IN 方法检查 Pandas DataFrame 中的列是否存在。请参阅下面的代码以查看此功能的运行情况。
if 'Promoted' in df:
print("Yes, it does exist.")
else:
print("No, it does not exist.")
代码给出以下输出。
Yes, it does exist.
为了更清楚起见，也可以将其写成 if 'Promoted' in df.columns:，而不是仅仅写成 df。
使用 NOT IN 运算符检查 Pandas 中是否存在列
让我们看看如何使用 NOT IN 属性来执行相同的操作。它以相反的方式运行，并且由于属性中添加了否定，输出被反转。
这是下面给出的 NOT IN 属性的示例工作。
if 'Promoted' not in df.columns:
print("Yes, it does not exist.")
else:
print("No, it does exist.")
代码给出以下输出。
No, it does exist.
我们已经看到如何对 DataFrame 中的单个列执行此操作。Pandas 还使用户能够检查 DataFrame 中的多个列。
这有助于快速完成任务并有助于同时对多个列进行分类。
下面是检查 Pandas DataFrame 中多列的代码片段。
if set(['Name','Promoted']).issubset(df.columns):
print("Yes, all of them exist.")
else:
print("No")
代码给出以下输出。
Yes, all of them exist.
set([]) 也可以使用花括号来构造。
if not {'Name', 'Promoted'}.issubset(df.columns):
print("Yes")
else:
print("No")
输出将是：
No
这些是检查数据中的一列或多列的可能方法。同样，我们也可以对现成的数据而不是虚拟数据执行这些功能。
我们只需要通过 read_csv 方法使用 Python Pandas 模块导入 CSV 文件。如果使用 Google Colab，请从 google.colab 导入 files 模块，以便在运行时从个人系统上传数据文件。
