Проверьте на равенство между двумя numpy массивами

Question

I sh, чтобы проверить, что категории в одном столбце данных соответствуют категориям в другом, ie, что в правописании нет несоответствий et c.

Теперь у меня есть два массива, представляющих все уникальные значения в интересующих столбцах, и я хотел бы вернуть любые значения, которые находятся в первом, меньшем массиве, но не во втором, большем массиве, следовательно, тогда я могу сузить категории, которые мне, возможно, понадобится настроить / повторно заклинание et c. Я считаю, что я должен использовать для l oop для оценки каждого массива, но я борюсь с реализацией. Пример кода ниже, спасибо:

borough_pm25 = pm25['Borough_x'].unique()
borough_pm25
array(['Barnet', 'Camden', 'Wandsworth', 'Hounslow', 'Southwark',
       'Westminster', 'Kensington & Chelsea', 'Tower Hamlets',
       'Islington', 'Kingston', 'Barking & Dagenham', 'Waltham Forest',
       'Haringey', 'Lambeth', 'Enfield', 'Greenwich', 'Redbridge',
       'Newham', 'City of London', 'Hackney', 'Richmond', 'Ealing',
       'Hammersmith & Fulham', 'Lewisham', 'Sutton', 'Havering', 'Bexley',
       'Bromley'], dtype=object)

borough_map = map_df['NAME'].unique()
borough_map
array(['Kingston upon Thames', 'Croydon', 'Bromley', 'Hounslow', 'Ealing',
       'Havering', 'Hillingdon', 'Harrow', 'Brent', 'Barnet', 'Lambeth',
       'Southwark', 'Lewisham', 'Greenwich', 'Bexley', 'Enfield',
       'Waltham Forest', 'Redbridge', 'Sutton', 'Richmond upon Thames',
       'Merton', 'Wandsworth', 'Hammersmith and Fulham',
       'Kensington and Chelsea', 'Westminster', 'Camden', 'Tower Hamlets',
       'Islington', 'Hackney', 'Haringey', 'Newham',
       'Barking and Dagenham', 'City of London'], dtype=object)

Answer 1

Вы можете использовать set операции.

import numpy as np
a=np.array(['Barnet', 'Camden', 'Wandsworth', 'Hounslow', 'Southwark',
       'Westminster', 'Kensington & Chelsea', 'Tower Hamlets',
       'Islington', 'Kingston', 'Barking & Dagenham', 'Waltham Forest',
       'Haringey', 'Lambeth', 'Enfield', 'Greenwich', 'Redbridge',
       'Newham', 'City of London', 'Hackney', 'Richmond', 'Ealing',
       'Hammersmith & Fulham', 'Lewisham', 'Sutton', 'Havering', 'Bexley',
       'Bromley'])
b=np.array(['Kingston upon Thames', 'Croydon', 'Bromley', 'Hounslow', 'Ealing',
       'Havering', 'Hillingdon', 'Harrow', 'Brent', 'Barnet', 'Lambeth',
       'Southwark', 'Lewisham', 'Greenwich', 'Bexley', 'Enfield',
       'Waltham Forest', 'Redbridge', 'Sutton', 'Richmond upon Thames',
       'Merton', 'Wandsworth', 'Hammersmith and Fulham',
       'Kensington and Chelsea', 'Westminster', 'Camden', 'Tower Hamlets',
       'Islington', 'Hackney', 'Haringey', 'Newham',
       'Barking and Dagenham', 'City of London'])

print(set(a)-set(b)) #(set A – set B) will be the elements present in set A but not in B
print(set(b)-set(a)) #(set B – set A) will be the elements present in set B but not in set A
print(set(a)-set(b)|set(b)-set(a))

---

{'Barking & Dagenham',
 'Hammersmith & Fulham',
 'Kensington & Chelsea',
 'Kingston',
 'Richmond'}  #set(a)-set(b)

{'Barking and Dagenham',
 'Brent',
 'Croydon',
 'Hammersmith and Fulham',
 'Harrow',
 'Hillingdon',
 'Kensington and Chelsea',
 'Kingston upon Thames',
 'Merton',
 'Richmond upon Thames'}  #set(b)-set(a)

{'Barking & Dagenham',
 'Barking and Dagenham',
 'Brent',
 'Croydon',
 'Hammersmith & Fulham',
 'Hammersmith and Fulham',
 'Harrow',
 'Hillingdon',
 'Kensington & Chelsea',
 'Kensington and Chelsea',
 'Kingston',
 'Kingston upon Thames',
 'Merton',
 'Richmond',
 'Richmond upon Thames'}