Question

我有两个这样的数据帧：第一个有一列和720行（数据帧A），第二个有十列和720行（数据帧B）。数据框仅包含数值。

我正在尝试通过以下方式对其进行比较：我想遍历数据帧B的每一列，并将该列的每个单元格（行）与数据帧A中的对应行进行比较。（例如：对于数据框B的第一列，我将数据框A的第一行与第一行进行比较，然后将B的第二行与A的第二行进行比较，依此类推。）

基本上，我想逐行比较数据框B的每一列与数据框A中的单列。

如果数据框B中的值小于或等于数据框A中的值，我想将+1添加到另一个数据框（或列表，具体取决于它的难易程度）。最后，我想删除数据帧B中任何没有至少一个单元格来满足条件的列（基本上，如果添加到列表或新数据帧的值为0）。

我尝试过这样的事情（写成一行，我当时想使用它创建一个for循环），但是它似乎并没有达到我想要的效果：

DfA_i = pd.DataFrame(DA.iloc[i])
DfB_j = pd.DataFrame(DB.iloc[j])
B = DfB_j.values
DfC['Criteria'] = DfA_i.apply(lambda x: len(np.where(x.values <= B)), axis=1)
dv = dt_dens.values
if dv[1] < 1:
            DF = DA.drop(i)

我希望我已经清楚地说明了我的问题，对于任何错误，我们深表歉意。感谢您的帮助。

Answer 1

让我们尝试一下：

dfB.loc[:, dfB.ge(dfA.values).any()]

说明：dfA.values返回形状为(720,1)的numpy数组。然后dfB.ge(dfA.values)将dfB中的每一列与dfA中的每一列进行比较；这将返回一个与dfB大小相同的布尔数据框。最后，.any()沿着布尔数据框的列检查是否有任何True。

Answer 2

这如何：

pd.DataFrame(np.where(A.to_numpy() <= B.to_numpy(),1,np.nan), columns=B.columns, index=A.index).dropna(how='all')

您并将np.nan条件下的np.where替换为所需的任何值，包括保留dataframe 'B'的原始值

比较两个数据帧并将结果存储在另一个数据帧中

2 个答案: