Python：选择具有更改值的行答案

【问题标题】：Python: select rows with changed valuesPython：选择具有更改值的行
【发布时间】：2019-12-06 12:53:14
【问题描述】：

假设我们有 2 个数据帧，A 和 B，如下所示：

A = B =

并且可以用以下代码计算：

A = pd.DataFrame([['A','A1',1], ['B','B1' ,3], ['C', 'C2', 5], ['D','D1',7], ['E','E4',9], ['F','F1',11]], columns=['Label1','Label2' , 'Value'])
B = pd.DataFrame([['A','A1', 1], ['B','B1',4], ['C','C2',3], ['D','D2',7], ['E','E4',8], ['F','F2',11]], columns=['Label1','Label2' ,'Value'])

在此示例中，标签放置在两个矩阵中的相同索引上，但不必如此。

我想选择 B 的行，其中“值”与矩阵 A 中的相应值相比发生了变化（即相同的 label1 和 label2）。更好的是：是否可以单独选择值增加和减少的行？

我知道只需逐个查看条目即可，但我想知道是否有更有效的方法？

值增加的行的期望输出：

[B  B1 4]

价值减少的行的期望输出：

[C C2 5]
[E E4 8]

【问题讨论】：

你能添加预期的输出吗？例如，您希望如何处理标签不同的行？
你能发布你想要的输出吗？当label1 和label2 相同但value 不同时，或者label1 和label2 相同且value 相同时，我不完全确定你会做什么
我已经包含了所需的输出，感谢您的评论。

标签： python pandas slice

【解决方案1】：

要处理在两个数据框中都有标签的行，您可以加入数据框，然后比较两列：

A = pd.DataFrame([['A','A1',1], ['B','B1' ,3], ['C', 'C2', 5], ['D','D1',7], ['E','E4',9], ['F','F1',11]], columns=['Label1','Label2' , 'ValueA'])
B = pd.DataFrame([['A','A1', 1], ['B','B1',4], ['C','C2',3], ['D','D2',7], ['E','E4',8], ['F','F2',11]], columns=['Label1','Label2' ,'ValueB'])

df = pd.merge(A, B, on = ['Label1', 'Label2'])
df

    Label1 Label2  ValueA  ValueB
0      A     A1       1       1
1      B     B1       3       4
2      C     C2       5       3
3      E     E4       9       8

df['Comparison'] = np.where(df['ValueA'] > df['ValueB'], 'A>B', np.where(df['ValueA'] < df['ValueB'], 'A<B', 'A=B'))

df

  Label1 Label2  ValueA  ValueB Comparison
0      A     A1       1       1        A=B
1      B     B1       3       4        A<B
2      C     C2       5       3        A>B
3      E     E4       9       8        A>B

【讨论】：