PANDAS/Python检查2个数据集的值是否相等，并将1&0更改为True或False

hgc7kmma 于 2023-01-03 发布在 Python

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我想检查两个数据集中的值是否相等。但是数据集的顺序不一样，所以需要遍历数据集。
数据集1合同：enter image description here
部件编号|H50| H51| H53编号001| 1个|1个|1个编号002| 1个|1个|1个编号003|无|1个|0编号004| 1个|1个|1个编号005| 1个|1个|1个
数据2和：enter image description here
因此，部件编号的顺序不同，但要检查每个文件的部件编号值是否相同。如果部件编号相同，则检查H列是否也相同。如果部件编号和H（标题）编号相同，则检查值是否相同。
部件编号|H50| H51| H53编号001| 1个|1个|1个编号003|无|无|1个编号004|无|1个|1个编号002| 1个|无|1个编号005| 1个|1个|1个
预期结果：
如果两个数据集的值1 == 1或0 == 0-〉更改为TRUE。如果数据集1中的值= 1，但数据集2中的值= 0-〉更改为FALSE。并将包含FALSE值的所有行安全保存到Excel文件名"不在合同中"如果数据集1中的值= 0，但数据集2中的值= 1-〉更改为FALSE
预期结果示例
部件编号|H50| H51| H53编号001|正确|正确|真实ID002|正确|错误|真实ID003|正确|错误|错误ID004|错误|正确|真实ID005|正确|正确|正确

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来源：https://stackoverflow.com/questions/74983114/pandas-python-check-if-the-value-from-2-datasets-is-equal-and-change-the-10-to

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6ojccjat1#

df_merged = df1.merge(df2, on='Part number')
a = df_merged[df_merged.columns[df_merged.columns.str.contains('_x')]]
b = df_merged[df_merged.columns[df_merged.columns.str.contains('_y')]]
out = pd.concat([df_merged['Part number'], pd.DataFrame(a.values == b.values, columns=df1.columns[1:4])], axis=1)
out

    Part number H50 H51 H53
0   ID001   True    True    True
1   ID002   True    False   True
2   ID003   True    False   False
3   ID004   False   True    True
4   ID005   True    True    True

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