[英]Row-wise comparison of two Pandas DataFrames to extract matched results
[英]Compare columns of two different dataframes row-wise - Pandas
我有兩個數據框如下:
df1 =
col_1 val_1
0 4.0 0.89
1 4.0 0.56
2 49.0 0.7
3 49.0 1.23
4 52.0 0.8
df2 =
col_2 val_2
0 3.0 9
1 4.0 23.0
2 49.0 85
3 50.0 34
4 52.0 75
我想逐行比較 dataframe df1
的列col_1
和 dataframe df2
的列col_2
,看看是否存在由 True 或 False 指示的匹配項。
例如:
df1 =
col_1 val_1 Match
0 4.0 0.89 False
1 4.0 0.56 True
2 49.0 0.7 True
3 49.0 1.23 False
4 52.0 0.8 True
我嘗試了以下但沒有給我想要的結果:
df1['Match'] = df1.apply(lambda row: all(i in df2.col_2for i in df1.col_1), axis=1)
有沒有辦法做到這一點?
檢查每一行。
Boolean 將在match
的新列中分配
df1['Match'] = df1['col_1'] == df2['col_2']
Output:
col_1 val_1 Match
0 4.0 0.89 False
1 4.0 0.56 True
2 49.0 0.70 True
3 49.0 1.23 False
4 52.0 0.80 True
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