pandas判断一个表中两个房屋坐落是否相同

假设有一个DataFrame df，其中有两列“房屋坐落1”和“房屋坐落2”，要判断这两列是否相同，可以先使用equals()方法比较它们的值是否相同，然后使用all()方法判断结果是否全为True：

df['房屋坐落1'].equals(df['房屋坐落2']) and df['房屋坐落1'].all()

如果返回True，则表示“房屋坐落1”和“房屋坐落2”完全相同，返回False则表示不同。

相关问题

pandas判断一个表中两个房屋坐落是否一致

可以使用pandas中的duplicated()函数来判断两个房屋坐落是否一致。具体步骤如下：

1. 首先，将包含房屋坐落信息的列选出来，比如说"Address"列。

2. 然后，使用duplicated()函数来判断是否有重复的房屋坐落信息，如果有则返回True，否则返回False。

下面是具体的代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 选取包含房屋坐落信息的列
address = data["Address"]

# 判断是否有重复的房屋坐落信息
is_duplicated = address.duplicated()

# 输出结果
print(is_duplicated)

其中，"data.csv"是包含房屋信息的数据文件。如果is_duplicated中的某个值为True，说明对应的房屋坐落信息出现了重复。

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，然后新增一列`same_location`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'

# 应用比较函数并新增一列
df['same_location'] = df.apply(lambda x: compare_locations(x, df.iloc[0]), axis=1)

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

可以看到，`same_location`列被新增了，并记录了每行的房屋坐落是否一致的结果。注意，在比较函数中，我们通过`iloc`选取了第一行作为参考，如果要对比其他行，只需将`iloc[0]`替换成相应的参考行即可。