Pandas 数据框中两列的差异

在 Pandas 数据框中，有时候需要比较两列的值，或者计算两列的差异。下面将介绍几种方法来实现这个目的。

准备工作

首先，我们需要导入 Pandas 包，并创建一个示例数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [2, 4, 6, 8, 10]
})

这个数据框包含了两列，A 和 B，分别包含了数字 1 到 5 的整数。下面将演示如何比较这两列的值。

比较两列的值

我们可以使用以下方法，对数据框的两列进行逐一对比，然后返回一个布尔型的数据框：

diff = df['A'] == df['B']
print(diff)

输出结果为：

0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
dtype: bool

可以看到，这里的 diff 数据框表示了 A 列和 B 列相等的情况，对于不相等的地方，对应的元素为 False。如果我们希望得到 A 列和 B 列不相等的情况，则可以使用以下方法：

diff = df['A'] != df['B']
print(diff)

输出结果为：

0    True
1    True
2    True
3    True
4    True
dtype: bool

计算两列的差异

如果我们想要计算 A 列和 B 列的差异，可以使用以下方法：

diff = df['A'] - df['B']
print(diff)

输出结果为：

0   -1
1   -2
2   -3
3   -4
4   -5
dtype: int64

可以看到，这里的 diff 数据框表示了 A 列和 B 列的差异。如果 A 列的元素大于 B 列的元素，则对应的差异为正值；否则为负值。如果希望得到差异的绝对值，则可以把 diff 取绝对值：

diff = abs(df['A'] - df['B'])
print(diff)

输出结果为：

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64

结论

本文介绍了 Pandas 数据框中比较两列的值和计算两列的差异的方法。这些方法可以帮助我们进行数据分析和处理，有助于发现数据中的规律和异常。