使用。 np.isclose 函数比较两个数据帧

Question

我有两个具有相同大小和相同变量的数据框。

df1 size: (50, 3) 
df2 size: (50, 3)

在我的代码中，我使用 np.isclose 函数返回一个布尔数组，其中两个数组在容差范围内按元素相等：

feature_1 = np.isclose(df1["SepalLengthCm"], df2["SepalLengthCm"], atol=10)

feature_2 = np.isclose(df1["SepalWidthCm"], df2["SepalWidthCm"], atol=20)

feature_3 = np.isclose(df1["PetalLengthCm"], df2["PetalLengthCm"], atol=30)

代码运行正常，没有任何错误。 但对我来说，问题是我想让这个过程更加通用和自动化。换句话说，它应该适用于任何其他数据集。

重要的是我不想在代码中指定列名。所以我想使用for 循环自动遍历每一列并做同样的事情。

我不想像feature_1 feature_2 feature_3 那样为每一列设置三个代码（行），我想编写一个代码（行）来为任意数量的列执行相同的工作。像这样的：

feature = np.isclose(df1[columnn], df2[columnn], atol=i)

atol的参数也要提前预定义，例如i = [10, 20, 30]

Answer 1

您可以定义一个包含所需循环的函数，并将其称为单线：

def compare_isclose(df1, df2, atol_list):
    feature_list = []
    for i, col in enumerate(df1.columns):
        feature_list.append(np.isclose(df1[col], df2[col], atol=atol_list[i]))
    feature_df = pd.DataFrame.from_records(feature_list).T
    return feature_df

函数可以这样使用：

atol_list = [10,20,30]
feature_df = compare_isclose(df1, df2, atol_list)

它仅在 atol_list 中的元素数等于数据帧中的列数，并且 2 个数据帧的列名相同的假设下有效。