Python判断dataframe是否存在某一列

要判断pandas中的dataframe是否存在某一列，可以使用以下代码：

if 'column_name' in df.columns:
    # do something
else:
    # do something else

其中，`column_name`是需要判断是否存在的列的名称，`df.columns`是dataframe的所有列的名称的列表。如果`column_name`存在于该列表中，则返回`True`，否则返回`False`。如果该列存在，则可以在`if`语句中编写相应的代码来处理该列。如果不存在，则可以在`else`语句中编写代码来处理不存在该列的情况。

相关问题

python在Dataframe中的某一列进行遍历，判断是否有大于0.04的值

可以使用以下代码来实现：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [0.01, 0.05, 0.03, 0.02],
                   'B': [0.01, 0.02, 0.03, 0.04]})

for val in df['A']:
    if val > 0.04:
        print('大于0.04的值为：', val)

其中，`df` 是一个 DataFrame，`df['A']` 表示遍历 DataFrame 中的列 A，`for val in df['A']` 表示遍历 A 列中的所有值，`if val > 0.04` 表示判断当前值是否大于 0.04。如果大于 0.04，则输出当前值。

python在Dataframe中的某一列之外的列进行遍历，判断是否有大于0.04的值

可以使用Dataframe的`iterrows()`方法来遍历每一行数据，然后在每行数据中查找除指定列之外的其他列是否有大于0.04的值。可以参考下面的代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 指定要排除的列名
exclude_col = 'col_name'

# 遍历每一行数据
for index, row in df.iterrows():
    # 遍历每一列数据
    for col_name, col_value in row.iteritems():
        # 排除指定列
        if col_name != exclude_col:
            # 判断是否大于0.04
            if col_value > 0.04:
                print(f'第{index}行，列名为{col_name}的值大于0.04')

其中，`df.iterrows()`方法返回一个迭代器，每次迭代返回一个元组，元组的第一个元素是行索引，第二个元素是该行数据组成的Series对象，可以使用Series对象的`iteritems()`方法来遍历每个元素。在遍历每个元素时，判断元素所在的列是否为要排除的列，如果不是，则判断元素值是否大于0.04，如果是，则输出对应的行索引和列名。