将两个数据框的列与公差进行比较

Question

我有两个数据框，我想逐行比较它们，并将结果存储在一个新的中。

我想要的是进行条件比较，如果 df1 中的值与 df2 中的值不同（或大于容差），我们希望将 df2 中的值复制到新数据框中。如果值相同（或在容差范围内），则在新数据框中返回 null。

对于每一列，我会添加一个容差： 年龄容忍度：3，工资容忍度：500，奖金容忍度：100

df1 = pd.DataFrame({'Age':[22,55,35],'salary':[1500,2000,1000],'bouns':[500,222,124]}) 
df2 = pd.DataFrame({'Age':[23,55,65],'salary':[1400,1000,3000 ],'bouns':[100,222,500]})

In [3]: df1 

   Age  salary   bonus
0  22    1500    500
1  55    2000    222
2  35    1000    124

In [3]: df2

   Age  salary   bonus
0   23   1400    100
1   55   1000    222
2   65   3000    500

输出应该是这样的：

In [4]: df3

   Age  salary   bonus
0                100
1        1000   
2   65   3000    500

我尝试使用 isclose 函数将两个数据帧中的值与特定容差进行比较。它工作正常。但它返回布尔值 true 或 false。

df3 = np.isclose(df1["Age"], df2["Age"], atol=3)

我想用if-else语句，所以如果条件为True，返回null，如果为False，返回df2中的值。

Answer 1

您可以减去两个数据帧并获取绝对值，并使用带有[3,500,100] 的列表来逐列查看哪些值高于公差。然后DataFrame.where将条件为False的值替换为空字符串：

df2.where(df2.sub(df1).abs().gt([3,500,100]), '')

  Age salary bouns
0              100
1       1000      
2  65   3000   500