python pandas对每一列进行对比

如果想要对比 Pandas DataFrame 中的每一列，可以使用 `iteritems()` 方法，该方法会返回一个包含了列名和列数据的元组，可以在循环中进行遍历。例如：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对每一列进行对比
for column_name, column_data in df.iteritems():
    # 进行对比操作，例如比较最大值和最小值
    print(f"{column_name}: {column_data.max()} - {column_data.min()} = {column_data.max() - column_data.min()}")

输出结果：

A: 3 - 1 = 2
B: 6 - 4 = 2
C: 9 - 7 = 2

在上面的示例中，我们使用了 `iteritems()` 方法获取了 DataFrame 中的每一列，并且对每一列进行了最大值和最小值的比较操作。你可以根据自己的需求，对每一列进行不同的对比操作。

相关问题

python 求出每一列的平均值并进行对比

可以使用 pandas 库来计算每一列的平均值，并进行对比。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算每一列的平均值
means = df.mean()

# 对比每一列的平均值
for col in df.columns:
    if df[col].mean() > means.mean():
        print(col, '的平均值大于整体平均值')
    elif df[col].mean() < means.mean():
        print(col, '的平均值小于整体平均值')
    else:
        print(col, '的平均值等于整体平均值')

其中，`data.csv` 是包含数据的 CSV 文件。这段代码会输出每一列的平均值与整体平均值的对比结果。

python pandas combine的用法

在Pandas中，combine()方法是一种实现合并的方法。它用于将两个系列合并为一个。输出序列的形状与调用者序列的形状相同。元素由作为参数传递给的函数决定。两个系列的形状必须相同，否则将引发错误。

combine()方法有两种用法：一种是combine_first()，另一种是combine()。combine_first()方法根据DataFrame的行索引和列索引，对比两个DataFrame中相同位置的数据，优先取非空的数据进行合并。如果调用combine_first()方法的df1中数据非空，则结果保留df1中的数据，如果df1中的数据为空值且传入combine_first()方法的df2中数据非空，则结果取df2中的数据，如果df1和df2中的数据都为空值，则结果保留df1中的空值(空值有三种： np.nan、None 和 pd.NaT)。

而combine()方法是通过使用函数，把两个DataFrame按列进行组合。func函数的入参是两个Series，分别来自两个DataFrame(将DataFrame按列遍历)，返回结果是一个合并之后的Series，在函数中实现合并的规则。func可以是匿名函数、Python库中定义好的函数、或自定义的函数，要满足两个入参一个返回值，且入参和返回值是数组或Series。