遍历数据帧并在列索引中添加值，如果它们在该列中不存在。
创始人
2024-12-04 06:00:35
0次

你可以使用DataFrame.columns方法来遍历数据帧的列索引，并使用not in操作符来检查某个值是否存在于列索引中。如果值不存在，你可以使用DataFrame.rename()方法来添加该值到列索引中。

下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建数据帧
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历数据帧的列索引
for column in df.columns:
    # 检查某个值是否存在于列索引中
    if 'C' not in column:
        # 如果值不存在，将其添加到列索引中
        df.rename(columns={column: column + 'C'}, inplace=True)

print(df)

输出:

   AC  BC
0   1   4
1   2   5
2   3   6

在这个例子中，我们遍历了数据帧的列索引，检查了每个列索引是否包含字母'C'。如果不包含，我们使用df.rename()方法将原列索引的值更改为原值加上字母'C'。

上一篇：遍历数据帧并根据列中的值是否为NaN创建新列（Pandas）

下一篇：遍历数据帧的列，通过每一列进行筛选

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