Pandas에서 세 개의 열을 비교하는 방법(예제 포함)

다음 기본 구문을 사용하여 팬더의 세 열 값을 비교할 수 있습니다.

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

이 구문은 모든 열에 일치하는 값이 있으면 True를 반환하고 그렇지 않으면 False를 반환하는 all_matching 이라는 새 열을 만듭니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas의 세 열 비교

세 개의 열이 있는 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정합니다.

 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

다음 코드를 사용하여 주어진 행에서 세 열이 모두 일치하면 True를 반환하고 그렇지 않으면 False를 반환하는 all_matching 이라는 새 열을 만들 수 있습니다.

 #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

all_matching 이라는 새로운 열은 세 열의 값이 주어진 행에서 일치하는지 여부를 나타냅니다.

예를 들어:

• 세 가지 값이 모두 첫 번째 행에서 일치하므로 True 가 반환됩니다.
• 두 번째 줄에서는 모든 값이 일치하지 않으므로 False 가 반환됩니다.

등등.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 열 이름을 바꾸는 방법
Pandas DataFrame에 열을 추가하는 방법
Pandas DataFrame에서 열 순서를 변경하는 방법