<\/p>\n
Ein Fehler, der bei der Verwendung von Pandas auftreten kann, ist:<\/span><\/p>\n Dieser Fehler tritt auf, wenn Sie versuchen, zwei Pandas-DataFrames zu vergleichen und die Indexbezeichnungen oder Spaltenbezeichnungen nicht perfekt \u00fcbereinstimmen.<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie dieser Fehler in der Praxis behoben werden kann.<\/span><\/p>\n Nehmen wir an, wir haben die folgenden zwei Panda-DataFrames:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass die Spaltenbeschriftungen \u00fcbereinstimmen, die Indexbeschriftungen jedoch nicht.<\/span><\/p>\n Wenn wir versuchen, die beiden DataFrames zu vergleichen, erhalten wir eine Fehlermeldung:<\/span><\/p>\n Es gibt einige Methoden, mit denen wir diesen Fehler beheben k\u00f6nnen.<\/span><\/span><\/p>\n Methode 1: DataFrames vergleichen (einschlie\u00dflich Indexbezeichnungen)<\/strong><\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um die beiden DataFrames zu vergleichen, um zu sehen, ob sie perfekt \u00fcbereinstimmen (einschlie\u00dflich Indexbezeichnungen):<\/span><\/p>\n Dies zeigt uns, dass die beiden DataFrames nicht perfekt \u00fcbereinstimmen (einschlie\u00dflich der Indexbezeichnungen).<\/span><\/p>\n Methode 2: DataFrames vergleichen (Indexbezeichnungen ignorieren)<\/strong><\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um die beiden DataFrames zu vergleichen, um zu sehen, ob sie perfekt \u00fcbereinstimmen, wobei wir die Indexbezeichnungen vollst\u00e4ndig ignorieren:<\/span><\/p>\n Dies sagt uns, dass die beiden DataFrames perfekt \u00fcbereinstimmen (Indexbezeichnungen werden ignoriert).<\/span><\/p>\n Methode 3: DataFrames Zeile f\u00fcr Zeile vergleichen<\/strong><\/span><\/p>\n Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen wir die beiden DataFrames Zeile f\u00fcr Zeile vergleichen, um zu sehen, welche Zeilenwerte \u00fcbereinstimmen:<\/span><\/p>\n Dadurch k\u00f6nnen wir sehen, welche Werte in jeder Zeile \u00fcbereinstimmen.<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere h\u00e4ufige Fehler in Python beheben:<\/span><\/p>\n So beheben Sie KeyError in Pandas<\/a> Ein Fehler, der bei der Verwendung von Pandas auftreten kann, ist: ValueError : Can only compare identically-labeled DataFrame objects Dieser Fehler tritt auf, wenn Sie versuchen, zwei Pandas-DataFrames zu vergleichen und die Indexbezeichnungen oder Spaltenbezeichnungen nicht perfekt \u00fcbereinstimmen. Das folgende Beispiel zeigt, wie dieser Fehler in der Praxis behoben werden kann. So reproduzieren Sie den […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n ValueError<\/span> : Can only compare identically-labeled DataFrame objects\n<\/strong><\/pre>\n So reproduzieren Sie den Fehler<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#define DataFrames\ndf1 = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 13, 12]})\n\ndf2 = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 13, 12]},\n index=[3, 2, 1, 0])\n\n#view DataFrames\n<\/span>print<\/span> (df1)\n\n assist points\n0 25 5\n1 12 7\n2 15 13\n3 14 12\n\nprint<\/span> (df2)\n\n assist points\n3 25 5\n2 12 7\n1 15 13\n0 14 12<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #attempt to compare the DataFrames\ndf1 = df2\n\nValueError<\/span> : Can only compare identically-labeled DataFrame objects\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n So beheben Sie den Fehler<\/strong><\/span><\/h3>\n
df1. equals<\/span> (df2)\n\nFalse<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n df1. reset_index<\/span> (drop= True<\/span> ). equals<\/span> ( df2.reset_index<\/span> (drop= True<\/span> ))\n<\/span>\nTrue<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n df1. reset_index<\/span> (drop= True<\/span> ) == df2. reset_index<\/span> (drop= True<\/span> )<\/span>\n\n assist points\n0 True<\/span> True\n1 True<\/span> True\n2 True<\/span> True\n3 True<\/span> True<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So beheben Sie: ValueError: Float NaN kann nicht in int konvertiert werden<\/a>
So beheben Sie: ValueError: Operanden konnten nicht mit Formen \u00fcbertragen werden<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"