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比較數據框列與條件

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比較數據框列與條件

Python

慕碼人8056858 2021-08-24 18:29:22

我有 2 個數據框，如下所示：df1：ID col1 col2 1 A1 B1 2 A2 B2 3 A3 B3 4 A4 B4 5 A5 B5 6 A6 B6 df2：col1 col2 A1 B1 A2 O5 H3 B3 A4 B4 A5 66 A6 C6 預期結果：我想根據條件生成結果 df - df1 的 col1,col2 中的每個值都應存在于 df2 的 col1,col2 值中預期結果 df：ID col1 col2 Error1 A1 B1 No mismatch with df22 A2 B2 col2 mismatch with df23 A3 B3 col1 mismatch with df24 A4 B4 No mismatch with df25 A5 B5 col2 mismatch with df26 A6 B6 col2 mismatch with df2

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白板的微信

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使用字典理解創建助手 DataFrame 并與以下內容進行比較isin：

m = pd.DataFrame({c: ~df1[c].isin(df2[c]) for c in ['col1','col2']})

print (m)

col1 col2

0 False False

1 False True

2 True False

3 False False

4 False True

5 False True

然后numpy.where使用 mask byany測試True每行至少一個，并dot使用矩陣乘法獲取列名：

df1['Error'] = np.where(m.any(axis=1),

m.dot(m.columns + ', ').str.rstrip(', ') + ' mismatch with df2',

'No mismatch with df2')

print (df1)

ID col1 col2 Error

0 1 A1 B1 No mismatch with df2

1 2 A2 B2 col2 mismatch with df2

2 3 A3 B3 col1 mismatch with df2

3 4 A4 B4 No mismatch with df2

4 5 A5 B5 col2 mismatch with df2

5 6 A6 B6 col2 mismatch with df2

反對回復 2021-08-24

慕娘9325324

TA貢獻1783條經驗獲得超5個贊

像這樣的事情應該可以解決問題，但可能有更簡單的方法。

diff = pd.concat([df1[col] == df2[col] for col in df1], axis=1)

def m(row):

mismatches = []

for col in diff.columns:

if not row[col]:

mismatches.append(col)

if mismatches == []:

return 'No mismatch'

return 'Mismatches: ' + ', '.join(mismatches)

df1['Error'] = diff.apply(m, axis=1)

反對回復 2021-08-24

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