如何将两个单元格与熊猫中的字符串进行比较？答案

【问题标题】：how to compare two cells with strings in pandas?如何将两个单元格与熊猫中的字符串进行比较？
【发布时间】：2018-11-16 21:04:34
【问题描述】：

我有一个熊猫数据框如下：

第一个目标      获胜者

阿尔及利亚           巴西
阿根廷      阿根廷
日本           德国
巴西             巴西
法国            法国

我想检查第一个进球者是否是比赛的获胜者。有人可以帮忙吗？

【问题讨论】：

试图在数据帧的切片副本上设置一个值。尝试改用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 查看文档中的警告：pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/… """启动 IPython 内核的入口点。我遇到了这个错误。你能帮忙吗？谢谢
Pss：如果有帮助，请考虑接受答案。

标签： python pandas dataframe compare analysis

【解决方案1】：

你需要：

df['is_winnder'] = df['FIRST GOAL'].str.lower() == df['WINNER'].str.lower()

输出：

    FIRST GOAL  WINNER   is_winnder
0    Algeria     brazil       False
1  Argentina  Argentina        True
2      Japan    Germany       False
3     brazil     brazil        True
4     france     France        True

【讨论】：

【解决方案2】：

IIUC：
您需要将 france 与 France 进行比较，这需要对字符串进行规范化。我们可以制作所有字母UPPER、lower 或Title。我选择了lower。

`nunique`

堆栈，然后使用str.lower 标准化大写。
在这个答案中，我堆叠了数据框，以便只需要在堆叠的 Series 对象上调用一次str.lower。然后，我确定了索引第一级的唯一值的数量，即我们的旧行。如果唯一值的数量等于 1，则列必须相等。

df.stack().str.lower().groupby(level=0).nunique().eq(1)

0    False
1     True
2    False
3     True
4     True
dtype: bool

或者

df.assign(is_winner=df.stack().str.lower().groupby(level=0).nunique().eq(1))

  FIRST GOAL     WINNER  is_winner
0    Algeria     brazil      False
1  Argentina  Argentina       True
2      Japan    Germany      False
3     brazil     brazil       True
4     france     France       True

`Series.str.lower`

这几乎与 Harv Ipan 的答案相同，只是我添加了 str.lower()。

df.assign(is_winner=df['FIRST GOAL'].str.lower() == df['WINNER'].str.lower())

`applymap`

这很简洁。一个使用applymap 的呼叫使用str.lower。然后我将values 数组解包到eq 运算符中变得很棘手。

from operator import eq

df.assign(winner=eq(*df.applymap(str.lower).values.T))

【讨论】：

非常巧妙地使用applymapbravo