Python Pandas ōĆō 检查两个DataFrame的特定列是否相等

Pandas 是 Python 中用于数据处理的常用库，它主要用于数据清洗、数据变换以及数据分析等方面。在实际的数据分析中，我们通常需要将不同来源的数据合并，然后进行比较和处理。这时候就会用到检查两个 DataFrame 的特定列是否相等的操作。本篇文章将介绍如何使用 Pandas 检查两个 DataFrame 的特定列是否相等的方法。

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准备工作

在进行检查操作之前，需要先创建两个 DataFrame。以下是创建两个 DataFrame 的代码示例（其中 df1 与 df2 中数据不完全相同）：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
                   'B': [1, 2, 3, 4],
                   'C': [5, 6, 7, 8]})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
                   'B': [1, 2, 3, 4],
                   'C': [5, 6, 7, 9]})

以上代码中，df1 和 df2 分别代表两个 DataFrame，其中的 A、B、C 分别是 DataFrame 的列名。

检查两个 DataFrame 的特定列是否相等

在 Pandas 中，可以使用 equals() 函数判断两个 DataFrame 之间是否存在浙整体性的差异。使用 equals() 函数时，需要设置 check_names 和 check_like 变量，check_names 就是检查列名是否相同，check_like 就是检查措施是否相同。另外，可以使用 subset 参数指定要检查的列。

以下是使用 equals() 函数检查 df1 和 df2 中所有列是否相等的代码示例：

df1.equals(df2)

代码输出结果：

False

上述代码输出 False，说明 df1 和 df2 不完全相同，我们还需要确定不相同的列。可以使用 diff() 函数，对比两个 DataFrame 的不同之处。使用方法如下：

diff = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates(keep=False)

上述代码可以得出两个 DataFrame 之间的不同之处（行数不同，C 列值不同）。结果如下：

     A  B  C
3  qux  4  8
3  qux  4  9

使用 subset 参数可以检查 df1 和 df2 中指定的列是否相同。以下是检查 df1 和 df2 中 A、B 两个列是否相等的代码示例：

df1[['A', 'B']].equals(df2[['A', 'B']])

代码输出结果：

True

使用 subset 参数后，输出结果为 True，说明 df1 和 df2 的 A、B 两列完全相等。

结论

通过以上实例及代码，可以看出使用 Pandas 检查两个 DataFrame 的特定列是否相等非常方便。只需要创建好两个 DataFrame 对象后，使用 equals() 函数即可判断它们之间是否相等。如果不相等，可以使用 diff() 函数得出差异之处，或者使用 subset 参数检查指定的列是否相同。