Как сравнить два столбца в pandas: с примерами

Часто вам может потребоваться сравнить два столбца в DataFrame Pandas и записать результаты сравнения в третий столбец.

Вы можете легко сделать это, используя следующий синтаксис:

 conditions=[(condition1),(condition2)]
choices=[" choice1 "," choice2 "]

df[" new_column_name "]=np. select (conditions, choices, default)

Вот что делает этот код:

• Условия — это условия для проверки между двумя столбцами
• варианты — это результаты, которые возвращаются в зависимости от условий
• np.select используется для возврата результатов в новом столбце

В следующем примере показано, как использовать этот код на практике.

Пример: сравнение двух столбцов в Pandas

Предположим, у нас есть следующий DataFrame, который показывает количество голов, забитых двумя футбольными командами в пяти разных матчах:

 import numpy as np
import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' A_points ': [1, 3, 3, 3, 5],
                   ' B_points ': [4, 5, 2, 3, 2]})
             
#view DataFrame      
df

          A_points B_points
0 1 4
1 3 5
2 3 2
3 3 3
4 5 2

Мы можем использовать следующий код, чтобы сравнить количество голов в строке и отобразить победителя матча в третьем столбце:

 #define conditions
conditions = [df[' A_points '] > df[' B_points '], 
              df[' A_points '] < df[' B_points ']]

#define choices
choices = [' A ', ' B ']

#create new column in DataFrame that displays results of comparisons
df[' winner '] = np. select (conditions, choices, default=' Tie ')

#view the DataFrame
df

          A_points B_points winner
0 1 4 B
1 3 5 B
2 3 2 A
3 3 3 Tie
4 5 2 A

Результаты сравнения отображаются в новом столбце под названием «Победитель» .

Комментарии

Вот несколько вещей, которые следует учитывать при сравнении двух столбцов в DataFrame pandas:

• Количество условий и вариантов выбора должно быть равным.
• По умолчанию указывается значение, которое будет отображаться в новом столбце, если ни одно из условий не выполнено.
• Для работы этого кода необходимы NumPy и Pandas .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Как переименовать столбцы в Pandas
Как добавить столбец в DataFrame Pandas
Как изменить порядок столбцов в Pandas DataFrame