元素明智的数据帧比较和条件操作的执行答案

【问题标题】：Element wise dataframe comparison and performing of conditional operations元素明智的数据帧比较和条件操作的执行
【发布时间】：2019-08-08 22:55:31
【问题描述】：

假设我有这两个数据框：

a = pd.DataFrame(columns = ['a','b'], data = [[1,2],[3,4], [5,6],[7,8]])
b = pd.DataFrame(columns = ['a','b'], data = [[1,2],[7,4], [9,6],[11,8]])

我想要做的是将a 的每个元素与b 的每个元素进行比较，如果匹配，则向计数器添加+1，如果没有匹配，我想追加上面空数据框的不匹配行。

这是我目前的代码：

counter = 0
counts = pd.DataFrame()

for i, j in a.iterrows():
    for a, row in b.iterrows():

        if a[j] == b[row]:
            counter += 1

        else:

            counts = counts.append(a[row])

当我运行它时，我遇到了这个错误：

TypeError: 'int' object is not subscriptable

我怎样才能完成这项工作并修复此错误？

谢谢

【问题讨论】：

您能否向我们展示最终的预期数据帧？谢谢

标签： python python-3.x pandas loops dataframe

【解决方案1】：

另一种方法是使用掩码（尽可能避免在 pandas 中使用 for 循环）：

m = (a==b).apply(np.all, axis=1)   #assuming you want both elements to be equal
counts = a[~m].copy()
counter = m.sum()

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以简单地使用merge 和indicator

s=a.merge(b,indicator=True,how='outer')
s
Out[481]: 
    a  b      _merge
0   1  2        both
1   3  4   left_only
2   5  6   left_only
3   7  8   left_only
4   7  4  right_only
5   9  6  right_only
6  11  8  right_only

你的计数

s['_merge'].eq('both').sum()
Out[482]: 1

新的df

newdf=s.loc[s['_merge']=='right_only',:].copy().drop('_merge',1)

【讨论】：

您好，谢谢您的回答。它似乎可以完成这项工作，但是，有没有更优雅的方式来为计数器添加 +1？
@Miguel2488 你的意思是加+1？ s['_merge'].eq('both').cumsum()，这样吗？
如果条件满足，更像是在计数器变量中添加 +=1
@Miguel2488 如果你确实需要一个计数器，你可以使用 for 循环合并后的结果，就在 '_merge' 等于 'both' 时，计数器加 1