使用 loc 的布尔索引导致错误

Question

我有两个相同股票的不同数据框，但一个数据框包含更多数据和不同的价格。 我想比较其中一列，看看它们的不同之处。 （以下是数据框的较小版本）

df

Date          Open    Close
2007-03-22    3.65      1.0
2007-03-23    3.87      1.0
2007-03-26    3.83      1.0
2007-03-27    3.61      1.0
2007-03-28    4.65      1.0

df2

Date          Open   Close
2007-03-22    3.15    1.0
2007-03-23    3.87    0.0
2007-03-26    3.33    0.0
2007-03-27    3.61    0.0
2007-03-28    4.65    0.0

由于其中一个数据框有更多日期，我尝试使用 loc 对其进行切片，然后使用布尔索引找出它们的不同之处。

我试过这样的

df.Open[df.loc['2010-01-04':, 'Open'] != df2.loc['2010-01-04':, 'Open']]

我只想比较两个数据框的“打开”列，并且只比较一个日期。我希望输出只是 df.Open 列（和索引），它们在各自的“打开”列中有所不同。

但我得到了错误，

pandas.core.indexing.IndexingError: Unalignable boolean Series key provided

Answer 1

当您使用布尔索引时，要子集的对象必须与布尔系列具有相同的长度，请尝试以下操作：

df.Open.loc['2010-01-04':][df.loc['2010-01-04':, 'Open'] != df2.loc['2010-01-04':, 'Open']]

这个例子可以重现错误：

df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3,4]})    
df.A[df.loc[2:, 'A'] == df.loc[2:, 'A']]

IndexingError：提供了不可对齐的布尔系列键

但这很好用：

df.A.loc[2:][df.loc[2:, 'A'] == df.loc[2:, 'A']]

#2    3
#3    4
#Name: A, dtype: int64