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。

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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']==df['房屋坐落2']).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。

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对比两个房号是否一致，可以使用pandas的`eq`函数。假设我们有一个名为`df`的DataFrame，其中包含两列分别为`room1`和`room2`，表示两个房号，我们要比较它们是否一致，然后新增一列`same_room`记录结果。代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'room1': ['101', '202', '303'], 'room2': ['101', '203', '303']})

# 判断room1和room2是否一致并新增一列
df['same_room'] = df['room1'].eq(df['room2']).map({True: 'Yes', False: 'No'})

print(df)

输出结果为：

  room1 room2 same_room
0   101   101       Yes
1   202   203        No
2   303   303       Yes

可以看到，`same_room`列被新增了，并记录了每行的房号是否一致的结果。