比较两个数据框的列并带有容差。
创始人
2024-12-14 11:31:14
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要比较两个数据框的列并带有容差,可以使用以下代码示例:

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1.0, 2.0, 3.0], 'B': [4.0, 5.0, 6.0]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1.1, 2.2, 3.3], 'B': [4.1, 5.2, 6.3]})

# 设置容差值
tolerance = 0.1

# 比较两个数据框的列并带有容差
comparison = df1.sub(df2).abs() <= tolerance

# 打印比较结果
print(comparison)

输出结果为:

       A      B
0   True   True
1  False  False
2  False  False

在上述代码中,我们首先创建了两个示例数据框df1df2。然后,我们设置了容差值为0.1。

接下来,通过使用sub()函数计算两个数据框的差值,并使用abs()函数取绝对值。然后,我们将差值与容差值进行比较,得到一个新的数据框comparison,其中比较结果为True表示两个数据框的对应元素差值在容差范围内,比较结果为False表示差值超出容差范围。

最后,我们打印了比较结果。在示例中,第一列的差值在容差范围内,所以为True,而第二列的差值超出了容差范围,所以为False

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