Проверьте, имеют ли две строки в пандах DataFrame одинаковый набор значений и независимо от порядка столбцов

Question

У меня есть два кадра данных с одинаковым индексом, но разными именами столбцов. Количество столбцов одинаковое. Я хочу проверить, индексировать по индексу, 1) имеют ли они одинаковый набор значений независимо от порядка столбцов, и 2) имеют ли они одинаковый набор значений относительно порядка столбцов.

ind = ['aaa', 'bbb', 'ccc']
df1 = pd.DataFrame({'old1': ['A','A','A'], 'old2': ['B','B','B'], 'old3': ['C','C','C']}, index=ind)
df2 = pd.DataFrame({'new1': ['A','A','A'], 'new2': ['B','C','B'], 'new3': ['C','B','D']}, index=ind)

Это вывод, который мне нужен.

     OpX   OpY
-------------
aaa  True  True
bbb  False True
ccc  False False

Может ли кто-нибудь помочь мне с OpX и OpY?

Answer 1

Вот решение, которое является эффективным и должно масштабироваться. Во-первых, выровняйте DataFrames по индексу, чтобы их было легко сравнивать.

df3 = df2.set_axis(df1.columns, axis=1, inplace=False)
df4, df5 = df1.align(df3)

Для запроса 1 просто позвоните DataFrame.equals (или просто используйте == op):

u = (df4 == df5).all(axis=1)
u

aaa     True
bbb    False
ccc    False
dtype: bool

Req 2 немного сложнее, отсортируйте их по первой оси, затем сравните.

v = pd.Series((np.sort(df4) == np.sort(df5)).all(axis=1), index=u.index)
v

aaa     True
bbb     True
ccc    False
dtype: bool

Объединить результаты,

pd.concat([u, v], axis=1, keys=['X', 'Y'])

         X      Y
aaa   True   True
bbb  False   True
ccc  False  False

Answer 2

Используя tuple и set: сохраните порядок или кортеж и измените порядок на set

s1=df1.apply(tuple,1)==df2.apply(tuple,1)
s2=df1.apply(set,1)==df2.apply(set,1)
pd.concat([s1,s2],1)
Out[746]: 
         0      1
aaa   True   True
bbb  False   True
ccc  False  False

---

Поскольку упомянутые cs95 применимы, проблема здесь

s=np.equal(df1.values,df2.values).all(1)
t=np.equal(np.sort(df1.values,1),np.sort(df2.values,1)).all(1)
pd.DataFrame(np.column_stack([s,t]),index=df1.index)
Out[754]: 
         0      1
aaa   True   True
bbb  False   True
ccc  False  False

Answer 3

Создайте новый DataFrame и проверьте равенство:

df3 = pd.DataFrame(index=ind)
df3['OpX'] = (df1.values == df2.values).all(1)
df3['OpY'] = (df1.apply(np.sort, axis=1).values == df2.apply(np.sort, axis=1).values).all(1)
print(df3)

Вывод:

       OpX    OpY
aaa   True   True
bbb  False   True
ccc  False  False

Answer 4

Для элемента 2):

(df1.values == df2.values).all(axis=1)

Это проверяет поэлементное равенство кадров данных и дает True, если все записи в строке равны.

Для элемента 1), сначала отсортируйте значения по каждой строке:

import numpy as np
(np.sort(df1.values, axis=1) == np.sort(df2.values, axis=1)).all(axis=1)