Python Pandas 数据校验：检查 DataFrame 字段是否符合预期

您可以使用条件筛选来判断name字段是否为"融出"或"展期"，如果不是，则报错。\n\n以下是一个示例代码：\n\npython\nimport pandas as pd\n\n# 创建示例数据\ndata = {'name': ['融出', '展期', '其他', '融出', '展期']}\ndf = pd.DataFrame(data)\n\n# 条件筛选\ncondition = (df['name'] != '融出') & (df['name'] != '展期')\n\n# 判断是否有错误数据\nif condition.any():\n error_df = df[condition]\n raise ValueError(f"存在错误数据：{error_df}")\n\n# 输出结果\nprint("数据正常")\n\n\n输出结果：\n\nTraceback (most recent call last):\n File "<ipython-input-1-5bdf6e77f5bb>", line 11, in <module>\n raise ValueError(f"存在错误数据：{error_df}")\nValueError: 存在错误数据： name\n2 其他\n\n\n在这个示例中，我们首先创建了一个包含'name'字段的DataFrame。然后，我们使用条件筛选来判断'name'字段是否为"融出"或"展期"，如果不是，则满足条件。在满足条件的情况下，我们将错误的数据赋值给error_df，并使用raise语句引发ValueError并打印错误数据。如果不存在错误数据，则输出"数据正常"。