已解決：如果 pandas 不存在，則將多列添加到數據框

Pandas 是一個開源 Python 庫，提供高性能、易於使用的數據結構和數據分析工具。 在數據操作和分析方面，它已成為開發人員和數據科學家的首選。 Pandas 提供的強大功能之一是創建和修改數據框。 在本文中，我們將探索使用 pandas 庫將多個列添加到數據框（如果它們不存在）的過程。 我們將逐步解釋代碼，並深入探討相關函數、庫和您在此過程中可能遇到的問題。

在處理數據時，使用數據框是至關重要的，而且您經常會發現自己處於需要一次向數據框添加多個列的情況。 這可能很棘手，但 Pandas 庫使這項任務順利且高效。 首先，讓我們從導入 Pandas 庫開始：

import pandas as pd

將多列添加到 Pandas Dataframe

要向數據框添加多列，我們可以使用 DataFrame.assign() 方法。 此方法允許我們一次向數據框添加一個或多個列。 讓我們創建一個示例數據框，然後向其中添加多個列（如果它們尚不存在）：

# 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 上面的代碼片段，我們首先創建一個包含兩列的示例數據框，“column1”和“column2”。 然後我們創建一個新列的列表，'column3' 和 'column4'，我們想要添加到數據框。 最後，我們遍歷列列表並添加一個新列（如果它不存在於數據框中）。

分步說明

這是一步一步 各部分解釋 我們的解決方案：

1. 我們首先使用“import pandas as pd”導入 Pandas 庫。
2. 接下來，我們創建一個名為“df”的示例數據框，其中包含兩列：“column1”和“column2”。
3. 我們創建要添加到數據框的新列列表——“column3”和“column4”。
4. 我們使用 for 循環遍歷新列列表。
5. 在循環中，我們使用“not in”條件檢查新列是否已存在於數據框中。 如果新列不存在，我們將新列添加到數據框中，默認值為 None。

Pandas 函數和庫

Pandas 提供了廣泛的函數和方法，可以簡化數據幀的處理和操作。 在我們的解決方案中，我們使用了以下關鍵組件：

  • 數據框 – 作為 pandas 中的主要數據結構，DataFrame 是一種二維的、可變的、潛在異構的帶有標記軸（行和列）的表格數據
  • DataFrame.列 – 此屬性返回 DataFrame 的列標籤，允許我們訪問和驗證列是否存在。
  • pd.DataFrame() – 這是創建新數據框的構造函數。 它允許您在創建期間定義數據和列名。

現在您已經更好地了解如何 添加多列 對於 Pandas 數據框，此技術將幫助您有效地管理和操作數據。 請記住，Pandas 為數據分析和操作提供了許多其他強大的功能，因此一定要探索它們，以成為更高效的 Python 開發人員。

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