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