Как сравнить три столбца в pandas (с примером)

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для сравнения значений трех столбцов в pandas:

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

Этот синтаксис создает новый столбец с именем all_matching , который возвращает True , если все столбцы имеют совпадающие значения, в противном случае он возвращает False .

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

Пример: сравнение трех столбцов в Pandas

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas с тремя столбцами:

 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

Мы можем использовать следующий код для создания нового столбца с именем all_matching , который возвращает True , если все три столбца совпадают в данной строке, и False , если нет:

 #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

Новый столбец под названием all_matching указывает, совпадают ли значения в трех столбцах в данной строке.

Например:

• Все три значения совпадают в первой строке, поэтому возвращается True .
• Во второй строке не все значения совпадают, поэтому возвращается False .

И так далее.

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