如何比较两个 Pandas 数据框中的值？

让我们讨论如何比较 Pandas 数据框中的值。以下是比较两个熊猫数据框中的值的步骤：

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：

Python3

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：

Step 2 数值比较：需要导入 numpy 才能成功执行这一步。这是执行比较的通用模板：

df1[‘new column for the comparison results’] = np.where(condition, ‘value if true’, ‘value if false’)

示例：执行此代码后，名称为Price_Matching的新列将在 df1 下形成。列结果将根据以下条件显示：

• 如果 Price_1 等于 Price_2，则赋值 True
• 否则，分配 False 的值。

Python3

import numpy as np
 
# 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：