如何比较两个熊猫数据框中的值？

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让我们讨论如何比较熊猫数据框中的值。以下是比较两个熊猫数据帧中的值的步骤:

步骤 1 数据框创建:可以使用以下代码创建两个数据集的数据框:

import pandas as pd

# elements of first dataset
first_Set = {'Prod_1': ['Laptop', 'Mobile Phone', 
                        'Desktop', 'LED'],
             'Price_1': [25000, 8000, 20000, 35000]
                   }

# creation of Dataframe 1
df1 = pd.DataFrame(first_Set, columns = ['Prod_1', 'Price_1'])
print(df1)

# elements of second dataset
second_Set = {'Prod_2': ['Laptop', 'Mobile Phone',
                         'Desktop', 'LED'],
              'Price_2': [25000, 10000, 15000, 30000]  
                    }

# creation of Dataframe 2
df2 = pd.DataFrame(second_Set, columns = ['Prod_2', 'Price_2'])
print (df2)

输出:

第 2 步值的比较:您需要导入 numpy 才能成功执行该步骤。以下是执行比较的通用模板:

df1[“比较结果的新列”] = np.where(条件，“值为真”，“值为假”)

示例:执行此代码后，将在 df1 下形成名为 Price_Matching 的新列。将根据以下条件显示列结果:

• 如果价格 1 等于价格 2，则赋值为真
• 否则，请指定值“假”。

# add the Price2 column from 
# df2 to df1
df1['Price_2'] = df2['Price_2'] 

# create new column in df1 to 
# check if prices match
df1['Price_Matching'] = np.where(df1['Price_1'] == df2['Price_2'],
                                 'True', 'False')  
df1

输出:

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