📊 Как проверить, существует ли датафрейм в Python, прежде чем с ним работать?

Недавно столкнулась на работе с задачей, когда нужно было объединить два датафрейма — df1 и df2. Но тут был нюанс: иногда df1 просто не загружался из-за отсутствия данных. А мне нужно было учесть его, если данные вдруг появятся. Если бы пыталась объединить df1 и df2, когда df1 не существует, то это выдавало бы ошибку. Код и выдавал ошибку, чего уж там. 🤦‍♂️
Вот тут и пригодилась небольшая хитрость с проверкой на существование переменной.

В Python можно использовать функцию locals(), чтобы проверить, была ли создана переменная, прежде чем что-то с ней делать. Например, если я хочу проверить, существует ли df1, то пишу условие:

if 'df1' not in locals():
    df1 = pd.DataFrame()  # Создаем df1, если он не существует

Итак, накидаем примерчики.

🔹 Вариант 1: locals()

import pandas as pd

df2 = pd.DataFrame({
    'status': [1, 2, 3],
    'manager_name': ['Иванов', 'Петров', 'Сидоров'] })

# Проверка наличия df1
if 'df1' not in locals() or df1.empty:
    df1 = df2.copy()  # Если df1 пустой или не существует, присваиваем ему df2
else:
     df1 = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)  # Объединение строк

🔹 Вариант 2: try-except

Другой способ — использовать try-except, чтобы поймать ошибку NameError, если переменная df1 еще не была создана. Это помогает избежать лишних проверок на пустоту и существование:

try:
    if df1.empty:
        # Если df1 пустой, присваиваем ему значения df2
        df1 = df2.copy()
    else:
        # Если df1 не пустой, объединяем его с df2
        df1 = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
except NameError:
    # Если df1 не был создан, создаем его как копию df2
    df1 = df2.copy()

df1

📝 Мне больше с locals() нравится. Кратко и по сути, и не надо дублировать код.