比较两个数据框列 - Python

在Python中，比较两个数据框列是很常见的操作。这可以通过多种方法实现，本文将讨论其中两种方法。

方法一：使用numpy.isclose()函数

numpy.isclose()函数用于比较两个数组或数据框列之间的近似相等性。该函数采用以下语法：

numpy.isclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

其中，a和b是要比较的两个数组或数据框列，rtol和atol是相对和绝对容差，equal_nan指定NaN值是否应视为相等。

以下是一个使用numpy.isclose()函数比较两个数据框列的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'a': [1.0, 2.0, 3.0, 4.0], 'b': [2.0, 3.0, 4.0, 5.0]})
df2 = pd.DataFrame({'a': [1.0, 2.0, 3.0, 4.0], 'b': [2.00001, 2.99999, 4.00001, 4.99999]})

print(np.isclose(df1['b'], df2['b'], rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=True))

该代码片段将返回以下输出：

[ True  True False False]

输出结果表示，df1中的前两个值和df2中的前两个值是相似的，而后两个值不相似。

方法二：使用pandas.DataFrame.eq()函数

pandas.DataFrame.eq()函数用于比较两个数据框列是否相等。该函数采用以下语法：

pandas.DataFrame.eq(other, axis='columns', level=None)

其中，other是要比较的数据框列，axis和level是指定比较方向和层级的参数。

以下是一个使用pandas.DataFrame.eq()函数比较两个数据框列的示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 4], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})

print(df1['a'].eq(df2['a']))

该代码片段将返回以下输出：

0     True
1     True
2    False
Name: a, dtype: bool

输出结果表示，df1中的前两个值和df2中的前两个值是相等的，而第三个值不相等。

这两种方法都可以用于比较两个数据框列，具体使用哪种方法取决于具体情况。