Question

我有两个数据帧，如df1＆amp; DF2

 df1                  df2
 A  10                A 7
 B  1500              B 1100
 C  5                 C 10
 D  100               D 60

现在我需要编写代码来比较每个df1 ['A']而不是“＆gt;”或“＆lt;”用df2 ['A'] 等等。有人建议写入比较的函数并返回更大的值而不是任何布尔结果。

Answer 1

如果我理解正确：你想要一个返回数据帧（df3）的函数df3.iloc[i] == max(df1.iloc[i], df2.iloc[i])？

可能有一种更简单的方法，但这里有用的东西：

s1 = pd.Series((10, 1500, 5, 100), index=['A', 'B', 'C', 'D'])
s2 = pd.Series((7, 1100, 10, 60), index=['A', 'B', 'C', 'D'])
s3 = pd.concat((s1[s1 > s2], s2[s2 > s1]), axis=0)
s3
A      10
B    1500
D     100
C      10

当你调用s1[s1 > s2]时，它会返回s1的所有元素，这些元素大于s2的相应元素（同样适用于s2[s2 > s1]）。然后你只需将这两个连接在一起; axis = 0表示按行进行。

此确实使您的索引无序。如果需要，您可以通过以下方式对其进行排序：

s3.sort_index()
A      10
B    1500
C      10
D     100

@ unutbu的答案（在他对OP的问题的评论中链接）可能更直接：

df_3 = df_1.where(df_1 > df_2, df_2)

当条件成立时（值更大），返回df_1中的值，否则返回df_2中的值。

（这似乎与他链接的问题重复，但这里的标题可能更容易在Google搜索此任务中找到？像“Elementand＆lt;（大于）Pandas DataFrames”之类的东西也可能顺利）

比较＆gt;和＆lt;在pandas中2个数据帧的值之间

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