python - 迭代所有数据框列

Question

我想比较 2 个给定数据帧的所有行

如何优化以下代码以动态迭代给定 pandas 数据帧的所有列？

df1,df2 = pd.read_csv(...)

for index2, row2 in df2.iterrows():
    for index1, row1 in df1.iterrows():
        if row1[0]==row2[0]: i = i+1
        if row1[1]==row2[1]: i = i+1
        if row1[2]==row2[2]: i = i+1
        if row1[3]==row2[3]: i = i+1
        print("# same values: "+str(i))
        i = 0

Answer 1

IIUC，您需要检查一个数据帧的整行是否等于另一个数据帧。您可以比较两个数据帧的相等性，然后使用 all方法使用 axis=1 检查行，然后对结果求和:

df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': [2, 3, 4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'a': [1, 5, 3, 7, 5], 'b': [2, 3, 8, 5, 6]})

In [1531]: df1 == df2
Out[1531]: 
       a      b
0   True   True
1  False   True
2   True  False
3  False   True
4   True   True

In [1532]: (df1 == df2).all(axis=1)
Out[1532]: 
0     True
1    False
2    False
3    False
4     True
dtype: bool

In [1533]: (df1 == df2).all(axis=1).sum()
Out[1533]: 2

result = (df1 == df2).all(axis=1).sum()

In [1535]: print("# same values: "+str(result))
# same values: 2