检查两个数据帧的相等性

Question

检查两个数据帧是否相等的Pythonic方法是什么？

我目前正在做的事情：

1. 使用pandas.DataFrame.sort_values（）
对具有唯一值的列对数据框进行排序
2. 使用pandas.DataFrame.reset_index（）
对数据框进行排序后重置索引
3. 使用pandas.DataFrame.sort_index（）
按行和列对数据框索引进行排序
4. 然后将两个数据框相互比较并使用pandas.DataFrame.all（）

示例代码：

(df1.sort_values(['Symbol']).reset_index(drop=True).sort_index(axis=0).sort_index(axis=1) == 
df2.sort_values(['Symbol']).reset_index(drop=True).sort_index(axis=0).sort_index(axis=1)).all().all()

这很有效，但我觉得应该有更好的方法来做同样的事情，有没有＆＃39; Pythonic Way＆＃39;？

Answer 1

我认为简化为merge - 默认情况下，所有列都加入了inner和最后equals：

pd.merge(df1, df2).equals(df1)

样品：

df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                   'B':[4,5,6],
                   'C':[7,8,9]})
print (df1)
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

df2 = pd.DataFrame({'A':[1,3,2],
                   'B':[4,6,5],
                   'C':[7,9,8]})[['C','B','A']]
print (df2)
   C  B  A
0  7  4  1
1  9  6  3
2  8  5  2

print (pd.merge(df1, df2))
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

print (pd.merge(df1, df2).equals(df1))
True

Answer 2

新答案

考虑数据框d1和d2

d1 = pd.DataFrame([
        [1, 2],
        [3, 4]
    ], ['A', 'B'], ['X', 'Y'])

d2 = pd.DataFrame([
        [4, 3],
        [2, 1]
    ], ['B', 'A'], ['Y', 'X'])

(d1.reindex(columns=d2.columns).values[:, None]
     == d2.values).all(-1).any(-1).all()

True

旧答案

考虑数据框d1和d2

d1 = pd.DataFrame([
        [1, 2],
        [3, 4]
    ], ['A', 'B'], ['X', 'Y'])

d2 = pd.DataFrame([
        [4, 3],
        [2, 1]
    ], ['B', 'A'], ['Y', 'X'])

您想要像另一个那样重新索引，并使用pd.DataFrame.equals

d1.reindex_like(d2).equals(d2)

True