比较两个数据帧并将结果存储在另一个数据帧中答案

【问题标题】：Comparing two dataframes and storing results in another dataframe比较两个数据帧并将结果存储在另一个数据帧中
【发布时间】：2021-01-24 16:35:06
【问题描述】：

我有两个这样的数据框：第一个有 1 列 720 行（数据框 A），第二个有 10 列和 720 行（数据框 B）。数据框只包含数值。

我试图以这种方式比较它们：我想遍历数据框 B 的每一列，并将该列的每个单元格（行）与数据框 A 中的相应行进行比较。（例如：对于数据帧 B 的第一列，我将第一行与数据帧 A 的第一行进行比较，然后将 B 的第二行与 A 的第二行进行比较，以此类推）

基本上我想将数据框 B 的每一列与数据框 A 中的单列逐行进行比较。

如果数据框 B 中的值小于或等于数据框 A 中的值，我想将 +1 添加到另一个数据框（或列表，具体取决于其容易程度）。最后，我想删除数据框 B 中没有至少一个单元格来满足条件的任何列（基本上如果添加到列表或新数据框的值为 0）。

我尝试过这样的事情（为单行编写，我正在考虑使用它创建一个 for 循环），但它似乎没有达到我想要的效果：

DfA_i = pd.DataFrame(DA.iloc[i])
DfB_j = pd.DataFrame(DB.iloc[j])
B = DfB_j.values
DfC['Criteria'] = DfA_i.apply(lambda x: len(np.where(x.values <= B)), axis=1)
dv = dt_dens.values
if dv[1] < 1:
            DF = DA.drop(i)

我希望我的问题足够清楚，如有任何错误，我深表歉意。感谢您的帮助。

【问题讨论】：

引用中的例子措辞不正确。如果您可以为社区提供可重现的数据框，这将有很大帮助。

标签： python pandas dataframe for-loop if-statement

【解决方案1】：

让我们试试吧：

dfB.loc[:, dfB.ge(dfA.values).any()]

解释：dfA.values 返回形状为(720,1) 的numpy 数组。然后dfB.ge(dfA.values) 检查来自dfB 的每一列与来自dfA 的单列；这将返回一个与dfB 大小相同的布尔数据框。最后.any() 沿着该布尔数据框的列检查任何True。

【讨论】：

【解决方案2】：

这个怎么样：

pd.DataFrame(np.where(A.to_numpy() <= B.to_numpy(),1,np.nan), columns=B.columns, index=A.index).dropna(how='all')

您并将np.where 条件中的np.nan 替换为您希望的任何值，包括保留dataframe 'B' 的原始值

【讨论】：