Làm cách nào để so sánh các cột trong các khung dữ liệu khác nhau?

Tôi muốn so sánh một cột của một df với các df khác. Các cột là tên và họ. Tôi muốn kiểm tra xem một người trong một khung dữ liệu có ở trong một khung dữ liệu khác không.

Nếu bạn muốn kiểm tra các giá trị bằng nhau trên một cột nhất định, hãy nói Tên bạn có thể hợp nhất cả hai tệp dữ liệu với một cột mới:

mergedStuff = pd.merge(df1, df2, on=['Name'], how='inner')
mergedStuff.head()

Tôi nghĩ rằng điều này là hiệu quả hơn và nhanh hơn sau đó wherenếu bạn có một bộ dữ liệu lớn

df1.where(df1.values==df2.values).notna()

Truecác mục hiển thị các yếu tố phổ biến. Điều này cũng cho thấy vị trí của các yếu tố phổ biến, không giống như giải pháp với merge.

So sánh các giá trị trong hai cột khác nhau

Sử dụng bộ, nhận các giá trị duy nhất trong mỗi cột. Giao điểm của hai bộ này sẽ cung cấp các giá trị duy nhất trong cả hai cột.

Thí dụ:

df1 = pd.DataFrame({'c1': [1, 4, 7], 'c2': [2, 5, 1], 'c3': [3, 1, 1]}) df2 = pd.DataFrame({'c4': [1, 4, 7], 'c2': [3, 5, 2], 'c3': [3, 7, 5]}) set(df1['c2']).intersection(set(df2['c2']))

Đầu ra: {2, 5}

So sánh tên cột của hai datafram

Trong trường hợp bạn đang cố gắng so sánh tên cột của hai datafram:

Nếu df1và df2là hai dataframes: set(df1.columns).intersection(set(df2.columns))

Điều này sẽ cung cấp các tên cột duy nhất có trong cả hai tệp dữ liệu.

Thí dụ:

df1 = pd.DataFrame({'c1': [1, 4, 7], 'c2': [2, 5, 1], 'c3': [3, 1, 1]})
df2 = pd.DataFrame({'c4': [1, 4, 7], 'c2': [3, 5, 2], 'c3': [3, 7, 5]})

set(df1.columns).intersection(set(df2.columns))

Đầu ra: {'c2', 'c3'}

Bạn có thể kiểm tra chính xác số lượng vị trí phổ biến và khác nhau giữa hai df bằng cách sử dụng isin và value_counts ()

Như thế

df['your_column_name'].isin(df2['your_column_name']).value_counts()

Kết quả:

Đúng = chung Sai = khác nhau

Lưu ý rằng các cột của dataframes là chuỗi dữ liệu. Vì vậy, nếu bạn lấy hai cột làm chuỗi gấu trúc, bạn có thể so sánh chúng giống như bạn làm với mảng numpy.