다른 데이터 프레임의 열을 어떻게 비교합니까?

df의 한 열을 다른 df와 비교하고 싶습니다. 열은 이름과 성입니다. 한 데이터 프레임의 사람이 다른 데이터 프레임에 있는지 확인하고 싶습니다.

특정 열에서 등가 값을 확인하려면 Name이라고 말하면 두 데이터 프레임을 모두 새로운 것으로 병합 할 수 있습니다.

mergedStuff = pd.merge(df1, df2, on=['Name'], how='inner')
mergedStuff.head()

where빅 데이터 세트가 있다면 이것이 더 효율적이고 빠르다고 생각합니다.

df1.where(df1.values==df2.values).notna()

True항목은 공통 요소를 보여줍니다. 또한와 솔루션과 달리 공통 요소의 위치를 ​​나타냅니다 merge.

서로 다른 두 열의 값 비교

set을 사용하여 각 열에서 고유 한 값을 가져옵니다. 이 두 세트의 교차점은 두 열 모두에서 고유 한 값을 제공합니다.

예:

df1 = pd.DataFrame({'c1': [1, 4, 7], 'c2': [2, 5, 1], 'c3': [3, 1, 1]}) df2 = pd.DataFrame({'c4': [1, 4, 7], 'c2': [3, 5, 2], 'c3': [3, 7, 5]}) set(df1['c2']).intersection(set(df2['c2']))

산출: {2, 5}

두 데이터 프레임의 열 이름 비교

두 데이터 프레임의 열 이름을 비교하려는 경우 :

만약 df1와 df2두 dataframes은 다음과 같습니다 : set(df1.columns).intersection(set(df2.columns))

이것은 두 데이터 프레임 모두에 포함 된 고유 한 열 이름을 제공합니다.

예:

df1 = pd.DataFrame({'c1': [1, 4, 7], 'c2': [2, 5, 1], 'c3': [3, 1, 1]})
df2 = pd.DataFrame({'c4': [1, 4, 7], 'c2': [3, 5, 2], 'c3': [3, 7, 5]})

set(df1.columns).intersection(set(df2.columns))

산출: {'c2', 'c3'}

isin 과 value_counts ()를 사용하여 두 df 사이의 공통 위치와 다른 위치의 정확한 수를 다시 확인할 수 있습니다

그렇게 :

df['your_column_name'].isin(df2['your_column_name']).value_counts()

결과:

참 = 공통 거짓 = 다름

데이터 프레임의 열은 데이터 계열입니다. 따라서 두 개의 열을 팬더 시리즈로 사용하면 numpy 배열과 마찬가지로 열을 비교할 수 있습니다.