已解决：如果 pandas 不存在，则将多列添加到数据框

Pandas 是一个开源 Python 库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。 在数据操作和分析方面，它已成为开发人员和数据科学家的首选。 Pandas 提供的强大功能之一是创建和修改数据框。 在本文中，我们将探索使用 pandas 库将多个列添加到数据框（如果它们不存在）的过程。 我们将逐步解释代码，并深入探讨相关函数、库和您在此过程中可能遇到的问题。

在处理数据时，使用数据框是至关重要的，而且您经常会发现自己处于需要一次向数据框添加多个列的情况。 这可能很棘手，但 Pandas 库使这项任务顺利且高效。 首先，让我们从导入 Pandas 库开始：

import pandas as pd

将多列添加到 Pandas Dataframe

要向数据框添加多列，我们可以使用 DataFrame.assign() 方法。 此方法允许我们一次向数据框添加一个或多个列。 让我们创建一个示例数据框，然后向其中添加多个列（如果它们尚不存在）：

# Create a sample dataframe
data = {'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# Add multiple columns if they do not exist
new_columns = ['column3', 'column4']
for new_col in new_columns:
    if new_col not in df.columns:
        df[new_col] = None

在 上面的代码片段，我们首先创建一个包含两列的示例数据框，“column1”和“column2”。 然后我们创建一个新列的列表，'column3' 和 'column4'，我们想要添加到数据框。 最后，我们遍历列列表并添加一个新列（如果它不存在于数据框中）。

分步说明

这是一步一步 各部分解释 我们的解决方案：

1. 我们首先使用“import pandas as pd”导入 Pandas 库。
2. 接下来，我们创建一个名为“df”的示例数据框，其中包含两列：“column1”和“column2”。
3. 我们创建要添加到数据框的新列列表——“column3”和“column4”。
4. 我们使用 for 循环遍历新列列表。
5. 在循环中，我们使用“not in”条件检查新列是否已存在于数据框中。 如果新列不存在，我们将新列添加到数据框中，默认值为 None。

Pandas 函数和库

Pandas 提供了广泛的函数和方法，可以简化数据帧的处理和操作。 在我们的解决方案中，我们使用了以下关键组件：

  • 数据框 – 作为 pandas 中的主要数据结构，DataFrame 是一种二维的、可变的、潜在异构的带有标记轴（行和列）的表格数据
  • DataFrame.列 – 此属性返回 DataFrame 的列标签，允许我们访问和验证列是否存在。
  • pd.DataFrame() – 这是创建新数据框的构造函数。 它允许您在创建期间定义数据和列名。

现在您已经更好地了解如何 添加多列 对于 Pandas 数据框，此技术将帮助您有效地管理和操作数据。 请记住，Pandas 为数据分析和操作提供了许多其他强大的功能，因此一定要探索它们，以成为更高效的 Python 开发人员。

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