比较 Pandas 数据框的列是否相等以产生 True/False，甚至是 NaN

Question

我在熊猫数据框中有两列应该是相同的。每列都有许多 NaN 值。我想比较这些列，生成包含 True / False 值的第三列；列匹配时为真，不匹配时为假。

这是我尝试过的：

df['new_column'] = (df['column_one'] == df['column_two'])

以上适用于数字，但不适用于 NaN 值。

我知道我可以用在每一行中没有意义的值替换 NaN（对于我的数据，这可能是 -9999），然后当我准备好回显比较结果时将其删除，但是我想知道是否有我忽略的更 Pythonic 的方法。

Answer 1

或者你可以只使用该equals方法：

df['new_column'] = df['column_one'].equals(df['column_two'])

这是一种包含电池的方法，无论电池的数量dtype或内容如何，它都可以工作。如果你愿意，你也可以把它放在一个循环中。