Question

我正在根据那里的ID比较两个数据帧，然后使用以下代码合并它们：

        df = df1.merge(df2, on=id, suffixes=('_x','_y'))

df1

        name  age  id  salary  
    0   Smith   30   2    2000  
    1     Ron   24   3   30000  
    2    Mike   35   4   40000  
    3    Jack   21   5    5000  
    4  Roshan   20   6   60000  
    5   Steve   45   8    8000  
    6   Peter   28   1    1000

df2

       name  age  salary  id  
    0  Peter   32   10000   1  
    1  Smith   30    1500   2  
    2    Ron   24    7000   3  
    3   Mike   35   20000   4  
    4   Jack   21    5000   5  
    5  Cathy   20    9000   6  
    6  Steve   45   56000   8

o / p

            name_x  age_x  id  salary_x name_y  age_y  salary_y  
        0   Smith     30   2      2000  Smith     30      1500  
        1     Ron     24   3     30000    Ron     24      7000  
        2    Mike     35   4     40000   Mike     35     20000  
        3    Jack     21   5      5000   Jack     21      5000  
        4  Roshan     20   6     60000  Cathy     20      9000  
        5   Steve     45   8      8000  Steve     45     56000  
        6   Peter     28   1      1000  Peter     32     10000

现在基于输出，我正在比较_x和_y列值并将其放入掩码：

        mask = df[cols + '_x'].values == df[cols + '_y'].values    
        print(mask)

面具o / p

    [[ True  True False]  
    [ True  True False]  
    [ True  True False]  
    [ True  True  True]  
    [ True False False]  
    [ True  True False]  
    [False  True False]]

基于此掩码值，我想提出条件，如果在mask [1]中出现false，它应该给我累积值'No MAtch'，我可以将其附加到输出结果中，例如：

        name_x  age_x  id  salary_x name_y  age_y  salary_y  new_column  
    0   Smith     30   2      2000  Smith     30      1500  No Match  
    1     Ron     24   3     30000    Ron     24      7000  No Match  
    2    Mike     35   4     40000   Mike     35     20000  No Match  
    3    Jack     21   5      5000   Jack     21      5000  MAtch  
    4  Roshan     20   6     60000  Cathy     20      9000  No Match  
    5   Steve     45   8      8000  Steve     45     56000  No Match  
    6   Peter     28   1      1000  Peter     32     10000  No Match

Answer 1

matches = ['Match' if x else 'No Match' for x in np.all(mask, axis = -1)]

将为您提供'Match'和'No Match'值的数组，您可以使用以下方法将其添加到数据框中：

df['newColumnName'] = matches

Answer 2

将numpy.where与numpy.all结合使用以实现快速矢量化解决方案：

mask = df[cols + '_x'].values == df[cols + '_y'].values  

df['new_column'] = np.where(np.all(mask, axis=1) , 'Match','No Match')
print (df)
   name_x  age_x  id  salary_x name_y  age_y  salary_y new_column
0   Smith     30   2      2000  Smith     30      1500   No Match
1     Ron     24   3     30000    Ron     24      7000   No Match
2    Mike     35   4     40000   Mike     35     20000   No Match
3    Jack     21   5      5000   Jack     21      5000      Match
4  Roshan     20   6     60000  Cathy     20      9000   No Match
5   Steve     45   8      8000  Steve     45     56000   No Match
6   Peter     28   1      1000  Peter     32     10000   No Match

感谢@markuscosinus的评论，如果需要通过索引通过掩码'column'的第二mask[:, 1]进行比较-这里是df['new_column'] = np.where(mask[:, 1] , 'Match','No Match')：

var arr = [{"a":"A","b":"B","c":"C"},{"a":1,"b":2,"c":3},{"a":1,"b":"B","c":"C"}];

var res = arr.filter(obj => obj.a === 1);

console.log(res);

Answer 3

将掩码转换为numpy数组或数据框，或者它应该已经是以下格式：

mask = pd.DataFrame([[ True, True, False],
                     [ True, True, False],
                     [ True, True, False],
                     [ True, True, True],
                     [ True, False, False],  
                     [ True, True, False],  
                     [False, True, False]])

然后下面的代码为您提供所需的列：

mask.apply(sum, axis=1).apply(lambda x: 'Match' if x==3 else 'No Match')

您可以将此列添加到df。

希望对您有帮助...：）

比较两个数据帧并根据掩码值将新列添加到数据帧

3 个答案: