如何比较2个Pandas数据帧并根据比较添加新列

在比较两个Pandas数据帧并根据比较结果添加新列时，可以使用Pandas库提供的函数和方法来实现。下面是一个完善且全面的答案：

比较两个Pandas数据帧并根据比较结果添加新列的步骤如下：

1. 导入Pandas库：首先需要导入Pandas库，以便使用其中的函数和方法。

import pandas as pd

1. 创建两个数据帧：创建两个需要比较的数据帧，可以使用Pandas的DataFrame函数来创建。

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'B': [4, 5, 7]})

1. 比较两个数据帧：使用Pandas的比较运算符（如==、!=、>、<等）对两个数据帧进行比较，生成一个布尔型的数据帧。

comparison = df1 == df2

1. 添加新列：根据比较结果，可以使用Pandas的assign方法为数据帧添加新列。在assign方法中，可以使用np.where函数根据比较结果选择要添加的值。

import numpy as np

df1 = df1.assign(New_Column=np.where(comparison, 'Equal', 'Not Equal'))

在上述代码中，如果比较结果为True，则新列的值为'Equal'，否则为'Not Equal'。

1. 查看结果：可以使用Pandas的head方法查看添加新列后的数据帧。

print(df1.head())

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'B': [4, 5, 7]})

comparison = df1 == df2

df1 = df1.assign(New_Column=np.where(comparison, 'Equal', 'Not Equal'))

print(df1.head())

这样就完成了比较两个Pandas数据帧并根据比较结果添加新列的操作。

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