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比较两个pandas数据框列的元素,并基于第三列创建新列

在比较两个pandas数据框列的元素,并基于第三列创建新列的情况下,可以使用pandas库中的比较运算符和条件语句来实现。

首先,假设我们有两个数据框df1和df2,它们包含相同的列名。我们想要比较这两个数据框的某两列(例如列A和列B)的元素,并基于第三列(例如列C)创建一个新列。

可以使用以下代码实现:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                    'B': [5, 6, 7, 8],
                    'C': [9, 10, 11, 12]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                    'B': [9, 6, 7, 8],
                    'C': [13, 14, 15, 16]})

# 比较两个数据框的列A和列B的元素,并基于列C创建新列
df1['new_column'] = df1['A'] == df2['B']
df1['new_column'] = df1['new_column'].astype(int)

# 打印结果
print(df1)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
   A  B   C  new_column
0  1  5   9           0
1  2  6  10           1
2  3  7  11           0
3  4  8  12           0

在上述代码中,我们使用了比较运算符==来比较df1的列A和df2的列B的元素。然后,我们将比较结果赋值给新列new_column,并将布尔值转换为整数类型。

这样,我们就成功比较了两个数据框的列的元素,并基于第三列创建了新列。

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