将DF1与DF2与if-else语句进行比较

Posted 2021-05-07

我有两个数据框，我想逐行比较它们，并将结果存储在一个新的数据框中。

我想要做的是条件比较，如果df1中的值与df2中的值不同（或大于公差），我们想在新数据帧中复制df2中的值。如果值相同（或在公差范围内），则在新数据框中返回null。

对于每一列，我都会添加一个公差：年龄公差：3，工资公差：500，奖金公差：100

df1 = pd.DataFrame({'Age':[22,55,35],'salary':[1500,2000,1000],'bouns':[500,222,124]}) 
df2 = pd.DataFrame({'Age':[23,55,65],'salary':[1400,1000,3000 ],'bouns':[100,222,500]})

In [3]: df1 

   Age  salary   bonus
0  22    1500    500
1  55    2000    222
2  35    1000    124

In [3]: df2

   Age  salary   bonus
0   23   1400    100
1   55   1000    222
2   65   3000    500

输出应该是这样的：

In [4]: df3

   Age  salary   bonus
0                100
1        1000   
2   65   3000    500

我试图用isclose函数比较两个数据帧中具有特定公差的值。而且可以。但它返回布尔值true或false。

df3 = np.isclose(df1["Age"], df2["Age"], atol=3)

我想使用if-else语句，因此，如果条件为True，则返回null，如果条件为False，则返回df2中的值。

答案

您可以减去两个数据帧并取绝对值，并使用带有[3,500,100]的列表以逐行查看哪个值超出公差。然后DataFrame.where将条件为False的值替换为空字符串：

df2.where(df2.sub(df1).abs().gt([3,500,100]), '')

  Age salary bouns
0              100
1       1000      
2  65   3000   500