Python Pandas - 如何将 dataframe 的两列的值与另一个 Dataframe 的列进行比较？

Question

我有两个数据帧，我需要根据条件在两列之间进行比较并打印 output。例如：

df1:

| ID    | Date      | value  |
| 248   | 2021-10-30| 4.5    |
| 249   | 2021-09-21| 5.0    |
| 100   | 2021-02-01| 3,2    |

df2:

| ID    | Date      | value  |
| 245   | 2021-12-14| 4.5    |
| 246   | 2021-09-21| 5.0    |
| 247   | 2021-10-30| 3,2    |
| 248   | 2021-10-30| 3,1    |
| 249   | 2021-10-30| 2,2    |
| 250   | 2021-10-30| 6,3    |
| 251   | 2021-10-30| 9,1    |
| 252   | 2021-10-30| 2,0    |

我想编写一个代码来比较两个数据帧之间的 ID 列和日期列是否具有如下条件，

• 如果“ID 和日期从 df1 匹配到 df2”：print(df1['compare'] = 'Both matching')

• 如果“ID 匹配并且日期从 df1 到 df2 不匹配”：print(df1['compare'] = 'Date not matching')

• 如果“ID 从 df1 到 df2 不匹配”：print(df1['compare'] = 'ID 不可用')

我的结果df1应该如下所示：

df1（预期结果）：

| ID    | Date      | value  | compare
| 248   | 2021-10-30| 4.5    | Both matching
| 249   | 2021-09-21| 5.0    | Id matching - Date not matching
| 100   | 2021-02-01| 3,2    | Id not available

如何用 Python pandas dataframe 做到这一点？

Answer 1

我建议你做的是使用iterrows 。 这可能不是最好的主意，但仍然可以解决您的问题：

compareColumn = []
for index, row in df1.iterrows():
  df2Row = df2[df2["ID"] == row["ID"]]
  if df2Row.shape[0] == 0:
    compareColumn.append("ID not available")
  else:
    check = False
    for jndex, row2 in df2Row.iterrows():
      if row2["Date"] == row["Date"]:
        compareColumn.append("Both matching")
        check = True
        break
    if check == False:
      compareColumn.append("Date not matching")
df1["compare"] = compareColumn
df1

Output

	ID	日期	价值	相比
0	248	2021-10-30	4.5	两者匹配
1个	249	2021-09-21	5个	日期不匹配
2个	100	2021-02-01	3.2	身份证件不可用

Answer 2

假设 'ID' 列是索引，那么我们可以这样做：

def f(x):
    if x.name in df2.index:
        return 'Both matching' if x['Date']==df2.loc[x.name,'Date'] else 'Date not matching'
    return 'ID not available'

df1 = df1.assign(compare=df1.apply(f,1))

print(df1)

           Date value            compare
ID                                      
248  2021-10-30   4.5      Both matching
249  2021-09-21   5.0  Date not matching
100  2021-02-01   3,2   ID not available