Python | Панды dataframe.equals ()
Python - отличный язык для анализа данных, в первую очередь из-за фантастической экосистемы пакетов Python, ориентированных на данные. Pandas - один из таких пакетов, который значительно упрощает импорт и анализ данных.
Pandas dataframe.equals() function is used to determine if two dataframe object in consideration are equal or not. Unlike dataframe.eq() method, the result of the operation is a scalar boolean value indicating if the dataframe objects are equal or not.
Syntax: DataFrame.equals(other)
Parameters:
other : DataFrameReturns: Scalar : boolean value
Example #1: Use equals() function to find the result of comparison between two different dataframe objects.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Creating the first dataframe df1 = pd.DataFrame({"A":[1,5,7,8], "B":[5,8,4,3], "C":[10,4,9,3]}) # Creating the second dataframedf2 = pd.DataFrame({"A":[5,3,6,4], "B":[11,2,4,3], "C":[4,3,8,5]}) # Print the first dataframedf1 # Print the second dataframedf2 |
Let’s find the result of comparison between both the data frames.
# To find the comparison resultdf1.equals(df2) |
Выход :
Результатом будет False, потому что два фрейма данных не равны друг другу. В них есть разные элементы.
Example #2: Use equals() function to test for equality between two data frame object with NaN values.
Note : NaNs in the same location are considered equal.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Creating the first dataframedf1 = pd.DataFrame({"A":[1,2,3], "B":[4,5,None], "C":[7,8,9]}) # Creating the second dataframedf2 = pd.DataFrame({"A":[1,2,3], "B":[4,5,None], "C":[7,8,9]}) # Print the first dataframedf1 # Print the second dataframedf2 |
Let’s perform comparison operation on both the dataframes.
# To find the comparison between two dataframesdf1.equals(df2) |
Выход :
Выходное скалярное логическое значение. Истина указывает, что оба фрейма данных имеют равные значения в соответствующих ячейках.
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.