检查是否存在多个列答案

【问题标题】：Check for existence of multiple columns检查是否存在多个列
【发布时间】：2016-10-30 10:02:55
【问题描述】：

是否有更复杂的方法来检查数据框 df 是否包含名为 Column 1 和 Column 2 的 2 列：

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

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

你可以使用Index.isin:

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any

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all 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

【讨论】：

嗯，谢谢，但不幸的是，从我的角度来看，这看起来并没有那么好......我希望有一些语法上更令人愉悦的东西。
我添加了另一个解决方案，请检查一下。
而且这个解决方案更好，所以我删除了旧的。
isin 解决方案看起来已经好多了。我最喜欢的解决方案是 cols in df.columns，但这不起作用，因为它无法区分所有和任何。
如果您想检查'A' 和'B' 是否都在列列表中，您应该使用is_subset 解决方案。 all() 在这种情况下会给你False 因为isin 返回一个布尔系列。

【解决方案2】：

我知道这是一篇旧帖子...

来自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()

【讨论】：

如果所有列都存在于 df 中，则返回 true，即使 df 还包含其他列。谢谢！
是的，那是 Wiese 先生正在寻找的，检查第 1 列和第 2 列是否在数据框中，然后执行一些操作。他不在乎第 3 列是否在 df 中

【解决方案3】：

给定答案的一个问题（也许它适用于 OP）是它测试是否所有数据框的列都在给定列表中 - 但不是所有给定列表的项目都在数据框中列。

我的解决方案是：

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

其中test 是一个简单的True 或False

【讨论】：