Question

给出我要查找的数据框列表，以了解是否可以合并相似的表。

dummy_data1 = {
        'id': ['1', '2', '3', '4', '5'],
        'Feature1': ['A', 'C', 'E', 'G', 'I'],
        'Feature2': ['B', 'D', 'F', 'H', 'J']}

dummy_data2 = {
        'id': ['1', '2', '6', '7', '8'],
        'Feature1': ['K', 'M', 'O', 'Q', 'S'],
        'Feature2': ['L', 'N', 'P', 'R', 'T']}

dummy_data3 = {
        'id': ['1', '2', '6', '7', '8'],
        'Feature1': ['R', 'S', 'T', 'U', 'V']}

df1 = pd.DataFrame(dummy_data1, columns = ['id', 'Feature1', 'Feature2'])
df2 = pd.DataFrame(dummy_data2, columns = ['id', 'Feature1', 'Feature2'])
df3 = pd.DataFrame(dummy_data3, columns = ['id', 'Feature1'])

此操作（请参见下面的代码）已被很好地理解（情况1中没有错误，情况2中长度不匹配）

>>>df1.columns == df2.columns # CASE 1
>>>array([ True,  True,  True])

>>>df1.columns == df3.columns # CASE 2
>>>ValueError                                
   Traceback (most recent call last)
   <ipython-input-107-d30deec2e5d5> in <module>
   ----> 1 df1.columns == df3.columns
   ValueError: Lengths must match to compare

但是当我做

>>>mergeRequired = False if False in df1.columns == df3.columns else True
>>>print(mergeRequired)
>>>True

我应该得到ValueError: Lengths must match to compare而不是True。为什么这不会引发任何错误？如何强制程序在mergeRequired = False if False in df1.columns == df3.columns else True处引发错误？

Answer 1

编写此代码时：

mergeRequired = False if False in df1.columns == df3.columns else True

它的解释方式与此相同：

mergeRequired = False if (False in df1.columns) == df3.columns else True

因为运算符in和==在Python中具有相同的优先级（请参阅here），这解释了观察到的行为。

要解决您的问题，应使用括号，如下所示：

mergeRequired = False if False in (df1.columns == df3.columns) else True

比较长度不相等的列表没有错误

1 个答案: