比较数据框中的两列值

Question

我有一个如下的csv数据框，我想比较两列值并生成第三列，如果值相同将返回True，不一样返回False，如何与pandas python比较？

one two
1   a
2   b
3   a
4   b
5   5
6   6
7   7
8   8
9   9
10  10

Answer 1

如果值混合（string 和 int），则需要：

df['three'] = df.one == df.two

但是如果值没有混合，则需要to_numeric - 第一列的dtype 是int，第二列是object，显然string 和列中的one 不是NaN 值，因为to_numeric 带参数errors='coerce' 返回NaN 对于非数值：

print (pd.to_numeric(df.two, errors='coerce'))
0     NaN
1     NaN
2     NaN
3     NaN
4     5.0
5     6.0
6     7.0
7     8.0
8     9.0
9    10.0
Name: two, dtype: float64

df['three'] = df.one == pd.to_numeric(df.two, errors='coerce')
print (df)
   one two  three
0    1   a  False
1    2   b  False
2    3   a  False
3    4   b  False
4    5   5   True
5    6   6   True
6    7   7   True
7    8   8   True
8    9   9   True
9   10  10   True

Series.eq 的更快解决方案：

df['three'] = df.one.eq(pd.to_numeric(df.two, errors='coerce'))
print (df)
   one two  three
0    1   a  False
1    2   b  False
2    3   a  False
3    4   b  False
4    5   5   True
5    6   6   True
6    7   7   True
7    8   8   True
8    9   9   True
9   10  10   True