比较Pandas中两列与NaNs的差异
比较Pandas中两列与NaNs的差异
提问于 2020-08-17 22:21:57
我有以下数据：
case c1 c2
1 x x
2 NaN y
3 x NaN
4 y x
5 NaN NaN 我想得到一个列"match“，它将显示"c1”和"c2“中的值相等或不同的记录：
case c1 c2 match
1 x x True
2 NaN y False
3 x NaN False
4 y x False
5 NaN NaN True 我尝试了以下基于另一个堆栈溢出问题：Comparing two columns and keeping NaNs，但是，我不能同时纠正第4和第5种情况。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'case': [1, 2, 3, 4, 5],
'c1': ['x', np.nan,'x','y', np.nan],
'c2': ['x', 'y',np.nan,'x', np.nan],
})
cond1 = df['c1'] == df['c2']
cond2 = (df['c1'].isnull()) == (df['c2'].isnull())
df['c3'] = np.select([cond1, cond2], [True, True], False)
df回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-08-17 22:27:13
将eq与isna结合使用
df.c1.eq(df.c2)|df.iloc[:, 1:].isna().all(1)
#or
df.c1.eq(df.c2)|df.loc[:, ['c1','c2']].isna().all(1)Stack Overflow用户
发布于 2020-08-17 22:36:22
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'case': [1, 2, 3, 4, 5],
'c1': ['x', np.nan,'x','y', np.nan],
'c2': ['x', 'y',np.nan,'x', np.nan],
})
df['c3'] = df.apply(lambda row: True if str(row.c1) == str(row.c2) else False, axis=1)
print(df)输出
case c1 c2 c3
0 1 x x True
1 2 NaN y False
2 3 x NaN False
3 4 y x False
4 5 NaN NaN TrueStack Overflow用户
发布于 2020-08-17 22:43:18
将nuquine与fillna结合使用
import numpy as np
df.fillna(np.inf)[['c1','c2']].nunique(1) < 2或带有选项dropna=False的dropna=False
df[['c1','c2']].nunique(1, dropna=False) < 2
Out[13]:
0 True
1 False
2 False
3 False
4 True
dtype: bool页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/63459392
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