dataframe 比较两列的值 输出不一样的总数

可以使用 Pandas 库来比较 DataFrame 中两列的值，然后统计不同值的数量。具体实现可以按照以下步骤进行：

1. 读取 DataFrame 并获取需要比较的两列，假设这两列为 column1 和 column2。
2. 使用 Pandas 的比较运算符（如“!=”）来比较这两列的值，得到一个布尔型的 DataFrame。
3. 使用 Pandas 的 sum() 函数统计布尔型 DataFrame 中 True 的数量，即不同值的数量。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 获取需要比较的两列
column1 = df['column1']
column2 = df['column2']

# 比较两列的值
different_values = (column1 != column2)

# 统计不同值的数量
count_different_values = different_values.sum()

print('不同值的数量为：', count_different_values)

其中，“data.csv”是包含需要比较的两列数据的 CSV 文件名。

相关问题

Python dataframe 比较两列不等 输出不等行

要比较两列不等，并输出不等行，可以使用pandas中的条件筛选。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': [1, 3, 3]
})

# 使用条件筛选比较col1和col2不等的行
result = df[df['col1'] != df['col2']]

# 输出结果
print(result)

输出结果如下：

   col1  col2
1     2     3

以上代码中，首先创建了一个DataFrame，然后使用条件筛选的方式，筛选出了col1和col2不相等的行，并保存到result变量中。最后输出了筛选结果。

dataframe基于两列值去重

您好，这是一个关于数据处理的问题，我可以为您提供解答。对于基于两列值去重的操作，您可以使用 Pandas 中的 drop_duplicates 函数，同时指定 subset 参数来选择需要去重的列。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 2, 3, 3],
    'B': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c'],
    'C': [0, 1, 2, 3, 4]
})

# 基于 A 和 B 两列进行去重
df = df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'])

# 输出去重后的结果
print(df)

以上代码将保留第一次出现的 A 和 B 值相同的行，输出去重后的结果如下：

   A  B  C
0  1  a  0
1  2  a  1
3  3  b  3
4  3  c  4