Python 使用熊猫数据框时，如果不存在列，如何添加列？

我刚开始使用pandas，正在编写一个脚本，在其中读取数据帧，然后对一些列进行计算

有时我会有一个名为“Met”的专栏：

df=pd.read\u csv（文件，
sep='\t',，
compression='gzip'，
标题=0，
名称=[“色度”、“站点”、“覆盖率”、“气象”]
)

其他时间我会：

df=pd.read\u csv（文件，
sep='\t',，
compression='gzip'，
标题=0，
名称=[“色度”、“站点”、“覆盖率”、“频率”]
)

我需要使用“Met”列进行一些计算，因此如果它不存在，我需要使用以下公式进行计算：

df['Met']=df['freqC']*df['coverage']

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有没有办法检查数据框中是否存在“Met”列，如果没有，则添加它？

您可以这样检查：

if 'Met' not in df:
    df['Met'] = df['freqC'] * df['coverage'] 

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如果从头开始创建dataframe，只需将列名传递到

pd.dataframe（）

调用中，就可以创建缺少的列，而无需循环：

cols = ['column 1','column 2','column 3','column 4','column 5']
df = pd.DataFrame(list_or_dict, index=['a',], columns=cols)

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当有兴趣在A中添加列时，考虑使用<代码> PIPEE（）/<代码> < <代码> lambda < /> >：

df.管道（λd:(
d、 分配（Met=d['freqC']*d['coverage']）
如果“满足”不在d中，则为d
))