ValueError：只能比较标记相同的系列对象python答案

【问题标题】：ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects pythonValueError：只能比较标记相同的系列对象python
【发布时间】：2018-12-06 14:59:58
【问题描述】：

df = df1.loc[df1['CUST_ACCT_KEY'] != df2['CUST_ACCT_KEY']]

当我执行上述命令时，出现以下错误：

ValueError: 只能比较标签相同的 Series 对象

我做错了什么？*

两列的dtypes都是int64。

【问题讨论】：

df1 和 df1 的索引在执行操作前都被重置

标签： python pandas

【解决方案1】：

Pandas 几乎所有的操作都使用内在数据对齐，这意味着它使用索引来比较和执行操作。

您可以通过使用.values 将其中一个系列转换为numpy 数组来避免此错误：

df = df1.loc[df1['CUST_ACCT_KEY'] != df2['CUST_ACCT_KEY']].values

但是，您是在没有索引对齐的情况下逐行比较。

MCVE：

df1 = pd.DataFrame(np.arange(1,10), index=np.arange(1,10),columns=['A'])

df2 = pd.DataFrame(np.arange(11,20), index=np.arange(11,20),columns=['B'])

df1['A'] != df2['B']

输出：

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

更改为 numpy 数组：

df1['A'] != df2['B'].values

输出：

1    True
2    True
3    True
4    True
5    True
6    True
7    True
8    True
9    True
Name: A, dtype: bool

【讨论】：

df1 和 df2 的索引在我执行任务之前都已重置。我也尝试了 numpy.where，但产生了相同的结果
您能否在问题中发布一些数据以及代码。
我利用我的唯一索引来过滤数据。不需要重置数据 - df.drop(df_subset.index)