如何检查一个列是否在Pandas中存在

我如何检查一个列是否存在一个熊猫数据框架df?

   A   B    C
0  3  40  100
1  6  30  200

我如何检查列"A"是否存在于上面的DataFrame中，以便我可以计算:

df['sum'] = df['A'] + df['C']

如果"A"不存在:

df['sum'] = df['B'] + df['C']
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这是可行的:

if 'A' in df:

但为了清晰起见，我可能会这样写:

if 'A' in df.columns:
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要检查一个或更多的列是否全部存在，你可以使用set.issubset，如下所示:

if set(['A','C']).issubset(df.columns):
df['sum'] = df['A'] + df['C']

正如@brianpck在评论中指出的那样，set([])也可以用大括号构造，

if {'A', 'C'}.issubset(df.columns):

关于花括号语法的讨论请参见这个问题。

或者，你可以使用生成器理解，如:

if all(item in df.columns for item in ['A','C']):
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只是为了建议另一种不使用if语句的方法，您可以对DataFrames使用get()方法。执行基于问题的和:

df['sum'] = df.get('A', df['B']) + df['C']

DataFrame get方法的行为与python字典类似。

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你可以使用set的方法issuperset:

set(df).issuperset(['A', 'B'])
# set(df.columns).issuperset(['A', 'B'])
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你也可以在列上调用isin()来检查它是否存在，并在结果上调用any()来将它减少为一个布尔值1:

if df.columns.isin(['A', 'C']).any():
# do something

要检查列名是否不存在，你可以在if子句中使用not操作符:

if 'A' not in df:
# do something

或者与isin().any()一起调用。

if not df.columns.isin(['A', 'C']).any():
# do something

1:在列上调用isin()将返回一个布尔数组，如果它是A或C，则其值为True，否则为False。数组的真值是不明确的，因此any()调用将其减少为一个True/False值。


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