So vergleichen sie drei spalten in pandas (mit beispiel)

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um die Werte der drei Spalten in Pandas zu vergleichen:

 df[' all_matching '] = df. apply ( lambda x: x.col1 == x.col2 == x.col3 , axis = 1 )

Diese Syntax erstellt eine neue Spalte namens all_matching , die „True“ zurückgibt, wenn alle Spalten übereinstimmende Werte haben, andernfalls „False“ zurückgibt.

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Vergleichen Sie drei Spalten in Pandas

Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame mit drei Spalten:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' A ': [4, 0, 3, 3, 6, 8, 7, 9, 12],
                   ' B ': [4, 2, 3, 5, 6, 4, 7, 7, 12],
                   ' C ': [4, 0, 3, 5, 5, 10, 7, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

    ABC
0 4 4 4
1 0 2 0
2 3 3 3
3 3 5 5
4 6 6 5
5 8 4 10
6 7 7 7
7 9 7 9
8 12 12 12

Mit dem folgenden Code können wir eine neue Spalte namens all_matching erstellen, die „ True“ zurückgibt, wenn alle drei Spalten in einer bestimmten Zeile übereinstimmen, und „ False “, wenn dies nicht der Fall ist:

 #create new column that displays whether or not all column values match
df[' all_matching '] = df. apply ( lambda x: x. A == x. B == x. C , axis = 1 )

#view updated DataFrame
print (df)

    ABC all_matching
0 4 4 4 True
1 0 2 0 False
2 3 3 3 True
3 3 5 5 False
4 6 6 5 False
5 8 4 10 False
6 7 7 7 True
7 9 7 9 False
8 12 12 12 True

Die neue Spalte namens all_matching gibt an, ob die Werte in den drei Spalten in einer bestimmten Zeile übereinstimmen oder nicht.

Zum Beispiel:

• Alle drei Werte stimmen in der ersten Zeile überein, sodass True zurückgegeben wird.
• In der zweiten Zeile stimmen nicht alle Werte überein, daher wird False zurückgegeben.

Und so weiter.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere häufige Aufgaben in Pandas ausgeführt werden:

So benennen Sie Spalten in Pandas um
So fügen Sie einem Pandas DataFrame eine Spalte hinzu
So ändern Sie die Spaltenreihenfolge in Pandas DataFrame