在最大偏差内比较两个 pandas 数据帧中的值

Question

我有 2 个 pandas 数据帧：

df_func = pd.DataFrame({
    'col_ref': [1, 4],
    'value1': [12.0, 13.1], 'value2': [55.1, 22.1],
    'value3': [22.2, 10.0], 'value4': [111, 0],
}).set_index('col_ref')

df_val = pd.DataFrame(
    {'col_ref': [4, 1], 'value': [13.1, 1.0]}
).set_index('col_ref')

和 4 个变量max_deviation_value1 max_deviation_value2 max_deviation_value3 max_deviation_value4包含df_func中每列允许的最大偏差。

例如，说：

max_deviation_value1 = 1.5
max_deviation_value2 = 2
max_deviation_value3 = 4
max_deviation_value4 = 2.3

当col_ref相同时，如何将df_val的value列中的每一行与df_func中所有列的相应值进行比较，并检查偏差是否在相应的可接受的最大偏差值范围内？

Obs.：虽然col_ref是两个 DataFrame 中的索引，但它不一定是相同的顺序。

Answer 1

我们需要向 pandas 表明我们的意思是逐行减去df_val's 'value' （从每列value{i}中）：

diff = df_func.subtract(df_val.squeeze(), axis=0)

>>> diff
         value1  value2  value3  value4
col_ref                                
1          11.0    54.1    21.2   110.0
4           0.0     9.0    -3.1   -13.1

现在，关于max_deviation值：最简单的方法是将它们放在一个系列中。 例如：

max_deviation = pd.Series(dict(
    value1=1.5,
    value2=2.0,
    value3=4.0,
    value4=2.3,
))

然后，比较实际上是这样写的：

>>> diff.abs() <= max_deviation
         value1  value2  value3  value4
col_ref                                
1         False   False   False   False
4          True   False    True   False