Question

我有一个类似于

的数据框（df）

PID     SID     RID     
124     294     294
954     299     299
NAN     949     493
959     NAN     959
059     059     059 
0405    NAN     NAN
493     942     395

我用过

testdf = df.eq(df["PID"], axis='index').all(axis=1)

获取一个列表（testdf），报告角色中的值是否相等，这是有效的，但NAN会妨碍。

我尝试使用

testdf = df.eq(df["PID"], axis='index').all(axis=1).notnull()

但出于某种原因，当我知道某些行没有时，它会报告所有内容相等。

以下是我希望testdf在最后看起来像什么的示例

0    False
1    False
2    False
3    True
4    True
5    False
6    False

Answer 1

如果可以忽略NaN，我们可以在每列中填充NaN（RID和SID）。如果剩余值等于PID，则结果为True，否则为False。您可以在DataFrame的副本上执行此操作，以便不会更改原始数据。

df['SID'] = df['SID'].fillna(df['RID'])
df['RID'] = df['RID'].fillna(df['SID'])
testdf = df.eq(df['PID'], axis='index').all(axis=1)
testdf

结果如下：

0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
5    False
6    False

Answer 2

此问题是由np.nan == np.nan为False且np.nan != np.nan为True的事实引起的。一个快速的解决方法是替换nan和df中的任何df2，而不是您的数据框中的内容，例如foo：

df = df.fillna("foo")
df2 = df2.fillna("foo")

然后，您可以根据需要比较数据框。

获取.eq以忽略NAN值

2 个答案: