Python中DataFrame判斷兩列數(shù)據(jù)是否相等的方法
更新時間：2023年04月06日 09:36:21 作者：大地之燈
本文主要介紹了DataFrame判斷兩列數(shù)據(jù)是否相等的方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
數(shù)據(jù)準備
import numpy as np
import pandas as pd
import json
import psycopg2
data = {
? ? 'A':[1,2,3,4,'hello','world'],
? ? 'B':[1,2,3,7,'hello','word']
}
df_data = pd.DataFrame(data = data)
df_data| A | B | |
|---|---|---|
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 2 | 2 |
| 2 | 3 | 3 |
| 3 | 4 | 7 |
| 4 | hello | hello |
| 5 | world | word |
方法一：寫函數(shù)判斷
# 方法一：寫函數(shù)判斷
# 判斷是否相等
def is_equal_or_not(a,b):
if a == b:
return 1
else:
return 0
# 數(shù)據(jù)處理
df_data['AB列數(shù)據(jù)是否相等'] = df_data.apply(lambda x : is_equal_or_not(x['A'],x['B']),axis = 1)
df_data| A | B | AB列數(shù)據(jù)是否相等 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 1 | 1 |
| 1 | 2 | 2 | 1 |
| 2 | 3 | 3 | 1 |
| 3 | 4 | 7 | 0 |
| 4 | hello | hello | 1 |
| 5 | world | word | 0 |
方法二：直接判斷
# 方法二：直接判斷 df_data['AB列數(shù)據(jù)是否相等2'] = (df_data['A'] == df_data['B'])*1 df_data
| A | B | AB列數(shù)據(jù)是否相等 | AB列數(shù)據(jù)是否相等2 | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 1 | 2 | 2 | 1 | 1 |
| 2 | 3 | 3 | 1 | 1 |
| 3 | 4 | 7 | 0 | 0 |
| 4 | hello | hello | 1 | 1 |
| 5 | world | word | 0 | 0 |
到此這篇關(guān)于DataFrame判斷兩列數(shù)據(jù)是否相等的方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)DataFrame判斷數(shù)據(jù)相等內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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