比较熊猫数据框列表的内容答案

【问题标题】：Comparing the content a List of pandas DataFrames比较熊猫数据框列表的内容
【发布时间】：2016-05-04 19:18:27
【问题描述】：

我有一个包含三个熊猫数据框的列表。所有 DataFrame 都具有确切的列名并具有相同的长度。我想比较每个 DataFrame 中特定列的所有条目。假设列表有：

List=[df1,df2,df3].

每个dataFrame都有以下结构。 df1 有结构

column1    column2   column3
  4          3          4
  4          5          7
  7          6          6
  8          6          4

df2 有结构

column1    column2   column3
  4          3          4
  7          5          7
  7          6          5
  8          6          4

df3 有结构

column1    column2   column3
  4          3          5
  4          1          7
  7          6          6
  8          6          4

我想将 df1 column1 和 column2（每行）的内容与包含 df2（column1 和 column2）和 df3（column1 和 column2）进行比较

我写了一些类似这样的想法：

for i in range(len(List)):# iterate through the list
    for j in range(len(List[0].index.values)):# iterate through the the whole dataFrame
    #I would like to so something like: if df1[column1][row1]=df2[column1][row1] then do ....
    # now i dont know how to iterate through all the dataFrames simulatanously to compare the content of of column 1 and column 2(for each row k) of df1 with the content of column 1 and column 2 of df2 and column 1 and column 2 of df3.

我被困在那里

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 pandas dataframe

【解决方案1】：

首先，使用提供的数据创建数据框

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'column1': [4,4,7,8],
    'column2': [3,5,6,6],
    'column3': [4,7,6,4]
})
print(df1)
#    column1  column2  column3
# 0        4        3        4
# 1        4        5        7
# 2        7        6        6
# 3        8        6        4

df2 = df1.copy()
df2['column1'][1] = 7
df2['column3'][2] = 5
print(df2)
#    column1  column2  column3
# 0        4        3        4
# 1        7        5        7
# 2        7        6        5
# 3        8        6        4

df3 = df1.copy()
df3['column2'][1] = 1
df3['column3'][0] = 5
print(df3)
#    column1  column2  column3
# 0        4        3        5
# 1        4        1        7
# 2        7        6        6
# 3        8        6        4

然后，获取相同形状的数据框，并带有一个布尔值指示哪个两个数据帧中的条目相等

print(df1.eq(df2))
#    column1  column2  column3
# 0     True     True     True
# 1    False     True     True
# 2     True     True    False
# 3     True     True     True

获取一系列布尔值，指示哪些列的所有两个数据帧中的对应行相等

print(df1.eq(df2).all())
# column1    False
# column2     True
# column3    False
# dtype: bool

获取一系列布尔值，指示所有对应的行两个数据框中的列相等

print(df1.eq(df2).all(axis='columns'))
# 0     True
# 1    False
# 2    False
# 3     True
# dtype: bool

获取单个布尔值，指示所有对应条目是否相等在两个数据框中

print(df1.equals(df2))
# False

如果你需要组合每一对数据帧并进行比较，你可以使用

from itertools import combinations
List = [df1, df2, df3]
for a, b in combinations(enumerate(List, 1), 2):
    print(f'df{a[0]}.equals(df{b[0]}): ', a[1].equals(b[1]))
# df1.equals(df2):  False
# df1.equals(df3):  False
# df2.equals(df3):  False

【讨论】：