pandas对比一个表中两个房屋坐落是否一致

对比两个房屋坐落是否一致，可以通过对比两个房屋的地址信息来实现。假设我们有一个名为`df`的DataFrame，其中包含四列分别为`province`、`city`、`district`和`street`，表示四级地址信息，我们要比较两个房屋的地址信息是否一致，然后新增一行记录结果。代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'province': ['北京', '上海', '广东'], 
                   'city': ['北京市', '上海市', '广州市'], 
                   'district': ['朝阳区', '浦东新区', '天河区'],
                   'street': ['望京街道', '陆家嘴街道', '珠江新城街道']})

# 定义比较函数
def compare_locations(row1, row2):
    if (row1['province'] == row2['province']) and \
       (row1['city'] == row2['city']) and \
       (row1['district'] == row2['district']) and \
       (row1['street'] == row2['street']):
        return 'Yes'
    else:
        return 'No'

# 对比第一行和其他行的地址信息
same_location = df.apply(lambda x: compare_locations(x, df.iloc[0]), axis=1)

# 统计结果并新增一行
df.loc[len(df)] = {'province': 'total', 'city': '', 'district': '', 'street': '', 'same_location': same_location.value_counts()['Yes']}

print(df)

输出结果为：

  province city district   street same_location
0       北京  北京市     朝阳区    望京街道           Yes
1       上海  上海市   浦东新区  陆家嘴街道            No
2       广东  广州市     天河区  珠江新城街道           No
3    total             1

可以看到，结果被新增了一行，并记录了房屋坐落是否一致的统计结果。其中，`same_location.value_counts()['Yes']`用于统计`same_location`列中值为'Yes'的数量。