Question

我有两个python pandas系列df10和df5。我想比较它们的值。例如：df10[-1:]< df5[-1:]，它返回true。 df10[-2:-1] > df5[-2:-1]，它返回false。

但如果我将它们组合在一起df10[-1:]< df5[-1:] and df10[-2:-1]>df5[-2:-1]，它会返回

系列的真值是模棱两可的。使用a.empty，a.bool（）， a.item（），a.any（）或a.all（）

但我希望它返回false。我该如何解决这个问题？

Answer 1

考虑一下这个程序中有两个数据帧：

# Python 3.5.2
import pandas as pd
import numpy as np

# column names for example  dataframe
cats = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

df5 = pd.DataFrame(data = np.arange(25).reshape(5, 5), columns=cats)
print("Dataframe 5\n",df5,"\n")

df10=pd.DataFrame(data = np.transpose(np.arange(25).reshape(5, 5)), columns=cats)
print("Dataframe 10\n",df10)

结果数据框为：

Dataframe 5
     A   B   C   D   E
0   0   1   2   3   4
1   5   6   7   8   9
2  10  11  12  13  14
3  15  16  17  18  19
4  20  21  22  23  24 

Dataframe 10
    A  B   C   D   E
0  0  5  10  15  20
1  1  6  11  16  21
2  2  7  12  17  22
3  3  8  13  18  23
4  4  9  14  19  24

现在让我们看看你第一次比较的结果：

print(df5[-1:])
print(df10[-1:])

a=df10[-1:]< df5[-1:]

print("\n",a,"\n",type(a))

导致：

    A   B   C   D   E
4  20  21  22  23  24
   A  B   C   D   E
4  4  9  14  19  24

       A     B     C     D      E
4  True  True  True  True  False 
 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

现在进行第二次比较：

print(df5[-2:-1])
print(df10[-2:-1])

b=df10[-2:-1]>df5[-2:-1]
print("\n",b,"\n",type(b))

有结果：

    A   B   C   D   E
3  15  16  17  18  19
   A  B   C   D   E
3  3  8  13  18  23

        A      B      C      D     E
3  False  False  False  False  True 
 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

问题：

如果我们评估：

pd.Series([True, True, False, False]) and pd.Series([False, True, False, True])

答案是什么？：

pd.Series([False, True, False, False])
False
True
以上所有
以上任何
取决于

答案是：6 - 这取决于。这取决于你想要什么。

首先，我们必须为比较创建布尔系列：

a_new = (df10[-1:] < df5[-1:]).any()
print(a_new,"\n",type(a_new))

b_new = (df10[-2:-1] > df5[-2:-1]).any()
print("\n",b_new,"\n",type(b_new))

结果是：

A     True
B     True
C     True
D     True
E    False
dtype: bool 
 <class 'pandas.core.series.Series'>

A    False
B    False
C    False
D    False
E     True
dtype: bool 
 <class 'pandas.core.series.Series'>

现在，我们可以计算3个案例。

案例1：a.any（）和b.any（）

a.any() = True if any item in a is True
b.any() = True if any item in b is True
print(a_new.any() and b_new.any())

结果是 True。

案例2：a.all（）和b.all（）

a.all() = True if every item in a is True   
b.all() = True if every item in b is True
print(a_new.all() and b_new.all())

结果是错误。

案例3：成对比较

为此，您必须将每个元素相互比较。

result_pairwise = [a_new and b_new for a_new, b_new in zip(a_new,b_new)]
print(result_pairwise,"\n",type(result_pairwise))

结果是：

[False, False, False, False, False] 
 <class 'list'>

有关详细信息，请参阅Pandas Gotchas和Boolean Reductions.

Answer 2

您可以使用pandas Series values属性执行此操作：

if (df10.values[-2:-1] > df5.values[-2:-1]) and\ 
        (df10.values[-1:] < df5.values[-1:]):
    print("we met the conditions!")

如何比较两行两只熊猫系列？

2 个答案: