Python periksa apakah kerangka data ada

Question

Bagaimana cara memeriksa apakah satu kolom atau beberapa kolom ada di pandas DataFrame? . Pada artikel ini, saya akan menjelaskan beberapa cara bagaimana memeriksa Jika ada kolom di pandas DataFrame dengan contoh

Table of Contents Show

1. Contoh Cepat Periksa Jika Kolom Ada di Pandas DataFrame
2. Periksa Jika Kolom Tunggal Ada di DataFrame
3. Periksa Jika Kolom Tidak Ada di DataFrame
4. Periksa Beberapa Kolom Ada di Pandas DataFrame
5. Untuk Memeriksa Apakah Satu atau Lebih Kolom Semua Ada di DataFrame
6. Contoh Lengkap Untuk Memeriksa Jika Kolom Ada di DataFrame
Bagaimana cara saya memeriksa apakah DataFrame ada di Python?
Bagaimana Anda memeriksa apakah ada data di DataFrame?
Bagaimana Anda memeriksa apakah DataFrame ada atau tidak di PySpark?
Bagaimana Anda memeriksa apakah ada nilai dalam Pandas DataFrame dengan Python?

1. Contoh Cepat Periksa Jika Kolom Ada di Pandas DataFrame

Jika Anda terburu-buru, di bawah ini adalah beberapa contoh cepat tentang cara memeriksa apakah ada kolom di pandas DataFrame


# Below are quick example
# Check if column Courses is in DataFrame.columns
if 'Courses' in df.columns:
   print("Courses column is present : Yes")
else:
   print("Courses column is present : No")

# Check if column Courses is in DataFrame
if 'Courses' in df:
   print("Courses column is present : Yes")
else:
   print("Courses column is present : No")

# Check if column Courses is not in DataFrame.columns
if 'Courses' not in df.columns:
   print("Courses column is present : Yes")
else:
   print("Courses column is present : No")

# Check for multiple columns all exist Using set.issubset
if set(['Courses','Duration']).issubset(df.columns):
   print("Courses column is present : Yes")
else:
   print("Courses column is present : No")

# By using curly braces to issubset DataFrame.coluns 
if {'Courses','Duration'}.issubset(df.columns):
   print("Courses column is present : Yes")
else:
   print("Courses column is present : No")

# To check if one or more columns all exist in DataFrame
if all([item in df.columns for item in ['Fee','Discount']]):
   print("Courses column is present : Yes")
else:
   print("Courses column is present : No")

_

Sekarang, mari buat DataFrame dengan beberapa baris dan kolom, jalankan contoh ini dan validasi hasilnya. DataFrame kami berisi nama kolom


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4']
df = pd.DataFrame(technologies,index=index_labels)
print(df)

4,


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4']
df = pd.DataFrame(technologies,index=index_labels)
print(df)

5,


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4']
df = pd.DataFrame(technologies,index=index_labels)
print(df)

6, dan


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4']
df = pd.DataFrame(technologies,index=index_labels)
print(df)

7


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4']
df = pd.DataFrame(technologies,index=index_labels)
print(df)

Hasil di bawah output


    Courses    Fee Duration  Discount
r1    Spark  20000   30days      1000
r2  PySpark  25000   40days      2300
r3   Python  22000   35days      1200
r4   pandas  30000   50days      2000

2. Periksa Jika Kolom Tunggal Ada di DataFrame

Gunakan kolom DataFrame dengan kondisi if untuk memeriksa apakah ada kolom. Mari kita lihat apakah kolom


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4']
df = pd.DataFrame(technologies,index=index_labels)
print(df)

_8 ada di pandas DataFrame. Bingkai Data. kolom mengembalikan daftar semua label kolom


# Check if column Courses is in DataFrame.columns
if 'Courses' in df.columns:
   print("Courses column is present : Yes")
else:
   print("Courses column is present : No")

_

Hasil di bawah output


Courses column is present : Yes

Atau, Anda juga dapat menulisnya sebagai


# Check if column Courses is in DataFrame
if 'Courses' in df:
   print("Courses column is present : Yes")
else:
   print("Courses column is present : No")

3. Periksa Jika Kolom Tidak Ada di DataFrame

Untuk memeriksa apakah kolom


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4']
df = pd.DataFrame(technologies,index=index_labels)
print(df)

_9 ada di DataFrame atau tidak, gunakan not di operator. Misalnya,


    Courses    Fee Duration  Discount
r1    Spark  20000   30days      1000
r2  PySpark  25000   40days      2300
r3   Python  22000   35days      1200
r4   pandas  30000   50days      2000

_0 metode


# Check if column Courses is not in DataFrame.columns
if 'XYZ' not in df.columns:
   print("XYZ column is present : NO")
else:
   print("XYZ column is present : Yes")

Hasil di bawah output


XYZ column is present : NO

4. Periksa Beberapa Kolom Ada di Pandas DataFrame

Untuk memeriksa apakah ada daftar beberapa kolom yang dipilih di pandas DataFrame, gunakan


    Courses    Fee Duration  Discount
r1    Spark  20000   30days      1000
r2  PySpark  25000   40days      2300
r3   Python  22000   35days      1200
r4   pandas  30000   50days      2000

1. Misalnya, metode


    Courses    Fee Duration  Discount
r1    Spark  20000   30days      1000
r2  PySpark  25000   40days      2300
r3   Python  22000   35days      1200
r4   pandas  30000   50days      2000

_2


# Check for multiple columns all exist Using set.issubset
if set(['Courses','Duration']).issubset(df.columns):
   print("Columns is present : Yes")
else:
   print("Columns is present : No")

Hasil di bawah output


Columns is present : Yes

Untuk


    Courses    Fee Duration  Discount
r1    Spark  20000   30days      1000
r2  PySpark  25000   40days      2300
r3   Python  22000   35days      1200
r4   pandas  30000   50days      2000

_3 alternatif dapat dibangun dengan kurung kurawal


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4']
df = pd.DataFrame(technologies,index=index_labels)
print(df)

0

Menghasilkan output yang sama seperti di atas

5. Untuk Memeriksa Apakah Satu atau Lebih Kolom Semua Ada di DataFrame

Untuk memeriksa apakah satu atau lebih kolom ada di pandas DataFrame, gunakan pemahaman daftar, seperti pada. Misalnya,


    Courses    Fee Duration  Discount
r1    Spark  20000   30days      1000
r2  PySpark  25000   40days      2300
r3   Python  22000   35days      1200
r4   pandas  30000   50days      2000

_4


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4']
df = pd.DataFrame(technologies,index=index_labels)
print(df)

_1

Menghasilkan output yang sama seperti di atas

6. Contoh Lengkap Untuk Memeriksa Jika Kolom Ada di DataFrame


import pandas as pd
technologies = {
    'Courses':["Spark","PySpark","Python","pandas"],
    'Fee' :[20000,25000,22000,30000],
    'Duration':['30days','40days','35days','50days'],
    'Discount':[1000,2300,1200,2000]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4']
df = pd.DataFrame(technologies,index=index_labels)
print(df)

_2

Kesimpulan

Pada artikel ini, Anda telah mempelajari cara memeriksa Jika kolom ada di DataFrame dan jika kolom tidak ada dengan menggunakan metode daftar dan atur kondisi if. Anda bisa mendapatkan semua label kolom DataFrame dengan menggunakan


    Courses    Fee Duration  Discount
r1    Spark  20000   30days      1000
r2  PySpark  25000   40days      2300
r3   Python  22000   35days      1200
r4   pandas  30000   50days      2000

5

Bagaimana cara saya memeriksa apakah DataFrame ada di Python?

Membuat data tabular dua dimensi, dapat diubah ukurannya, berpotensi heterogen, df. Cetak input DataFrame, df. Inisialisasi variabel col dengan nama kolom. Buat fungsi yang ditentukan pengguna check() untuk memeriksa apakah ada kolom di DataFrame .

Bagaimana Anda memeriksa apakah ada data di DataFrame?

Anda dapat memeriksa apakah kolom berisi/ada nilai tertentu (string/int), daftar beberapa nilai dalam pandas DataFrame dengan menggunakan pd. series() , dalam operator, panda. seri. isin() , str .