import numpy as np
import pandas as pd
import json
import psycopg2

data = {
? ? 'A':[1,2,3,4,'hello','world'],
? ? 'B':[1,2,3,7,'hello','word']
}
df_data = pd.DataFrame(data = data)
df_data

	A	B
0	1	1
1	2	2
2	3	3
3	4	7
4	hello	hello
5	world	word

方法一：寫函數(shù)判斷

# 方法一：寫函數(shù)判斷
# 判斷是否相等
def is_equal_or_not(a,b):
    if a == b:
        return 1
    else:
        return 0
# 數(shù)據(jù)處理
df_data['AB列數(shù)據(jù)是否相等'] = df_data.apply(lambda x : is_equal_or_not(x['A'],x['B']),axis = 1)
df_data

	A	B	AB列數(shù)據(jù)是否相等
0	1	1	1
1	2	2	1
2	3	3	1
3	4	7	0
4	hello	hello	1
5	world	word	0

方法二：直接判斷

# 方法二：直接判斷
df_data['AB列數(shù)據(jù)是否相等2'] = (df_data['A'] == df_data['B'])*1
df_data

	A	B	AB列數(shù)據(jù)是否相等	AB列數(shù)據(jù)是否相等2
0	1	1	1	1
1	2	2	1	1
2	3	3	1	1
3	4	7	0	0
4	hello	hello	1	1
5	world	word	0	0

到此這篇關(guān)于DataFrame判斷兩列數(shù)據(jù)是否相等的方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)DataFrame判斷數(shù)據(jù)相等內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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