異なるデータフレームの列を比較するにはどうすればよいですか？

dfの1つの列を他のdfの列と比較したいと思います。列は名前と姓です。あるデータフレームの人が別のデータフレームにいるかどうかを確認したいと思います。

特定の列で等しい値を確認したい場合は、名前に両方のデータフレームを新しいものにマージできるとしましょう。

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

whereビッグデータセットがある場合よりも効率的で高速だと思います

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

Trueエントリは一般的な要素を示しています。これにより、共通の要素の位置も明らかになりmergeます。

2つの異なる列の値を比較する

setを使用して、各列で一意の値を取得します。これら2つのセットの共通部分は、両方の列に一意の値を提供します。

例：

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']))

出力： {2, 5}

2つのデータフレームの列名の比較

2つのデータフレームの列名を比較しようとしている場合：

df1とdf2が2つのデータフレームの場合： set(df1.columns).intersection(set(df2.columns))

これにより、両方のデータフレームに含まれる一意の列名が提供されます。

例：

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))

出力： {'c2', 'c3'}

isinとvalue_counts（）を使用して、2つのdfの間の共通の位置と異なる位置の正確な数を再確認できます

そのように：

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

結果：

True =共通False =異なる

データフレームの列はデータ系列であることに注意してください。したがって、2つの列をパンダシリーズとして使用する場合、numpy配列で行うのと同じように比較できます。