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python - 在多种条件下比较两个不同大小的数据帧

转载 作者：太空宇宙 更新时间：2023-11-04 07:51:27 25 4
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<分区>

每当 DF1 中的 A、B、C 和 D 列与 DF2 匹配时打印“True”(在 DF1 中的新列“Test”中)，否则打印“False”。

我的代码:

import pandas as pd
import numpy as np

DF1= pd.DataFrame({'A':['a','a','b','b','b','c','c','d'],
                   'A1':['a11','a11','b11','b11','c11','c11','c11','d11'],
                   'B':['a1','a2','b1','b2','b3','c1','c2','d1'],
                   'C':[1,0,np.nan,2,3,1,3,5],
                   'D':[2.5,4.3,7.2,13.1,3.0,6.2,3.8,78.5]})

DF2= pd.DataFrame({'A':['a','b','b','c','c'],
                  'B':['a1','b1','b3','c1','c2'],
                  'C':[1,np.nan,3,1,3],
                  'D':[2.5,7.2,14.5,6.2,59.2]})

a_s = DF1['A'].unique().tolist()
b_s = DF1['B'].unique().tolist()
c_s = DF1['C'].unique().tolist()

for i in a_s:
    for j in b_s:
        for k in c_s:

            a1=DF1.loc[(DF1.A==i) & (DF1.B==j) & (DF1.C==k),'D'].values
            b1=DF2.loc[(DF2.A==i) & (DF2.B==j) & (DF2.C==k),'D'].values

            if (len(a1)!=0) & (len(b1)!=0):

                if a1==b1:
                    DF1.loc[(DF1.A==i) & (DF1.B==j) & (DF1.C==k),'Test'] = "True"
                else:
                    DF1.loc[(DF1.A==i) & (DF1.B==j) & (DF1.C==k),'Test'] = "False"

结果:

    A   A1  B   C   D   Test
0   a   a11 a1  1.0 2.5 True
1   a   a11 a2  0.0 4.3 NaN
2   b   b11 b1  NaN 7.2 NaN
3   b   b11 b2  2.0 13.1    NaN
4   b   c11 b3  3.0 3.0 False
5   c   c11 c1  1.0 6.2 True
6   c   c11 c2  3.0 3.8 False
7   d   d11 d1  5.0 78.5    NaN

问题:

<强>1。代码很慢。
2. 当我必须测试更多列(比如 15 列)时，很难扩展代码。

编辑:问题寻找答案:

    A   A1  B   C   D   Test
0   a   a11 a1  1.0 2.5 True
1   a   a11 a2  0.0 4.3 False
2   b   b11 b1  NaN 7.2 True
3   b   b11 b2  2.0 13.1    False
4   b   c11 b3  3.0 3.0 False
5   c   c11 c1  1.0 6.2 True
6   c   c11 c2  3.0 3.8 False
7   d   d11 d1  5.0 78.5    False

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