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python - 根据数据框中的 id 比较两个数据框列

问题描述

我对 python 完全陌生。我有两个数据框属于相同的数据集，但一个是输入，一个是输出。

所以，这是我的输入数据框

Document_ID OFFSET  PredictedFeature
    0         0            2000
    0         8            2000
    0         16           2200
    0         23           2200
    0         30           2200
    1          0            2100
    1          5            2100
    1          7            2100

所以在这里，我将其作为我的ml-model. 它只给我这种格式的输出。

现在我的输出看起来像，

  Document_ID    OFFSET   PredictedFeature
        0         0            2000
        0         8            2000
        0         16           2100
        0         23           2100
        0         30           2200
        1          0           2000
        1          5           2000
        1          7           2100

现在，在这两个数据框中，我想做的是

对于该 ID，对于该偏移量，输入特征与输出特征相同。如果是，那么我想在新列中添加 true 作为值，如果不是，那么它将添加 false 值。

现在，如果我们在示例数据中看到

for ID 0 , for offset 16 the input feature is 2200 and output feature is 2100 so it is a false.

有人可以帮我吗？任何事情都会有所帮助。

标签： pythonpython-3.xpandasnumpy

解决方案

如果DataFrames 和前 2 列中的值相同，则使用相同的索引值：

inputdf['new'] = inputdf['PredictedFeature'] == outputdf['PredictedFeature']

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