检查是否存在多个列

Question

是否有更复杂的方法来检查数据帧df是否包含两个名为Column 1和Column 2的列：

if numpy.all(map(lambda c: c in df.columns, ['Column 1', 'Columns 2'])):
    do_something()

Answer 1

我知道这是一个老帖子

从这个answer：

if set(['Column 1', 'Column 2']).issubset(df.columns):
    do_something()

或者更优雅一点：

if {'Column 1', 'Column 2'}.issubset(df.columns):
    do_something()

Answer 2

给定答案的一个问题（可能对OP有效）是，它测试数据框的所有列是否都在给定列表中，但不是给定列表的所有项都在数据框列中

我的解决办法是：

test = all([ i in df.columns for i in ['A', 'B'] ])

其中test是简单的True或False

Answer 3

您可以使用^{}：

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                   'B':[4,5,6],
                   'C':[7,8,9],
                   'D':[1,3,5],
                   'E':[5,3,6],
                   'F':[7,4,3]})

print (df)
   A  B  C  D  E  F
0  1  4  7  1  5  7
1  2  5  8  3  3  4
2  3  6  9  5  6  3

如果需要检查至少一个值，请使用^{}

cols = ['A', 'B']
print (df.columns.isin(cols).any())
True

cols = ['W', 'B']
print (df.columns.isin(cols).any())
True

cols = ['W', 'Z']
print (df.columns.isin(cols).any())
False

如果需要检查^{}值：

cols = ['A', 'B', 'C','D','E','F']
print (df.columns.isin(cols).all())
True

cols = ['W', 'Z']
print (df.columns.isin(cols).all())
False