如何比较两个熊猫数据框中的值?
让我们讨论如何比较熊猫数据框中的值。以下是比较两个熊猫数据帧中的值的步骤:
步骤 1 数据框创建:可以使用以下代码创建两个数据集的数据框:
import pandas as pd
# elements of first dataset
first_Set = {'Prod_1': ['Laptop', 'Mobile Phone',
'Desktop', 'LED'],
'Price_1': [25000, 8000, 20000, 35000]
}
# creation of Dataframe 1
df1 = pd.DataFrame(first_Set, columns = ['Prod_1', 'Price_1'])
print(df1)
# elements of second dataset
second_Set = {'Prod_2': ['Laptop', 'Mobile Phone',
'Desktop', 'LED'],
'Price_2': [25000, 10000, 15000, 30000]
}
# creation of Dataframe 2
df2 = pd.DataFrame(second_Set, columns = ['Prod_2', 'Price_2'])
print (df2)
输出:
第 2 步值的比较:您需要导入 numpy 才能成功执行该步骤。以下是执行比较的通用模板:
df1[“比较结果的新列”] = np.where(条件,“值为真”,“值为假”)
示例:执行此代码后,将在 df1 下形成名为 Price_Matching 的新列。将根据以下条件显示列结果:
- 如果价格 1 等于价格 2,则赋值为真
- 否则,请指定值“假”。
# add the Price2 column from
# df2 to df1
df1['Price_2'] = df2['Price_2']
# create new column in df1 to
# check if prices match
df1['Price_Matching'] = np.where(df1['Price_1'] == df2['Price_2'],
'True', 'False')
df1
输出:
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