python 判断两个相同大小的DataFrame是否相等之后，如何统计全是True的行数

在 Python 中，你可以使用 `df.equals()` 方法来判断两个相同大小的 DataFrame 是否完全相等。这个方法会返回一个布尔值的 DataFrame，标识两个 DataFrame 中每个元素是否相等。

要统计全是 True 的行数，你可以使用 `df.all(axis=1)` 方法，其中 `axis=1` 表示按行进行操作。这个方法会返回一个布尔值的 Series，标识每行中的所有元素是否都为 True。

接下来，你可以使用 `.sum()` 方法对这个 Series 进行求和，以统计全是 True 的行数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设有两个相同大小的 DataFrame df1 和 df2
# 判断两个 DataFrame 是否相等
is_equal = df1.equals(df2)

# 统计全是 True 的行数
count_true_rows = is_equal.all(axis=1).sum()

print("全是 True 的行数:", count_true_rows)

注意，这里的 `df1` 和 `df2` 是用于比较的两个相同大小的 DataFrame。`count_true_rows` 变量将保存全是 True 的行数。

相关问题

判断dataframe格式数据值相等

判断DataFrame格式数据值相等，可以使用`equals()`方法。该方法比较两个DataFrame的每一个元素，如果它们都相等，返回True，否则返回False。示例如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 7]})

print(df1.equals(df2)) # 输出True，因为df1和df2每个元素都相等
print(df1.equals(df3)) # 输出False，因为df1和df3的'B'列最后一个元素不相等

注意，`equals()`方法还会比较DataFrame的索引和列名，如果这些也相等则返回True，否则返回False。

python 两个dataframe A,B,A、B某一列值相等的行，将B中该行的值都复制给A

可以使用 pandas 的 merge 函数，以相同列为键进行合并，然后使用 fillna 函数将缺失值填充为 B 中的对应值。具体代码如下：

merged = pd.merge(A, B, on='相同列名', how='left')
merged['需要复制的列名'] = merged['需要复制的列名_y'].fillna(merged['需要复制的列名_x'])
A = merged.drop(['需要复制的列名_y'], axis=1)
A.rename(columns={'需要复制的列名_x': '需要复制的列名'}, inplace=True)