pandas对比两列数据

pandas对比两列数据

在数据分析和处理中，经常需要对比两列数据，以查看它们之间的关系或者区别。pandas是一个强大的数据处理库，提供了丰富的功能来对比和分析数据。本文将介绍如何使用pandas对比两列数据，包括数据的对比、计算差值、查找相同值等操作。

数据准备

假设我们有一个包含学生姓名和数学成绩的数据集，分别存储在两列中。我们首先需要导入pandas库并创建数据：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['小明', '小红', '小亮', '小刚'],
        '数学成绩': [80, 90, 85, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

运行以上代码，我们得到如下的数据集：

   姓名  数学成绩
0  小明    80
1  小红    90
2  小亮    85
3  小刚    88

现在我们就可以开始对比这两列数据了。

对比两列数据

比较大小

我们可以使用pandas的比较操作符（如>、<、==）来对比两列数据：

compare_result = df['数学成绩'] > 85
print(compare_result)

运行以上代码，我们会得到一个布尔值的Series：

0    False
1     True
2    False
3     True
Name: 数学成绩, dtype: bool

这表示第一个同学的数学成绩不大于85，第二个和第四个同学的数学成绩大于85，第三个同学的数学成绩不大于85。

计算差值

有时候我们需要计算两列数据之间的差值，可以使用pandas提供的sub()方法：

diff = df['数学成绩'].sub(df['数学成绩'].shift(), fill_value=0)
print(diff)

上述代码会计算出每个同学与前一个同学数学成绩的差值，并将第一个同学的差值设为0。运行结果如下：

0     0.0
1    10.0
2    -5.0
3     3.0
Name: 数学成绩, dtype: float64

查找相同值

有时候我们需要查找两列数据中相同的值，可以使用isin()方法：

same_value = df[df['姓名'].isin(df['数学成绩'])]
print(same_value)

以上代码会查找出学生姓名和数学成绩相同的记录，运行结果如下：

Empty DataFrame
Columns: [姓名, 数学成绩]
Index: []

在这个示例数据中，不存在学生姓名和数学成绩完全一致的情况。

结语

本文介绍了如何使用pandas对比两列数据，包括比较大小、计算差值和查找相同值等操作。通过这些方法，我们可以更方便地对不同列数据进行分析和处理。