Python pandas.DataFrame.equals函数方法的使用

DataFrame.equal(self，other) [源代码]

测试两个对象是否包含相同的元素。

此功能允许将两个Series或DataFrame相互比较，以查看它们是否具有相同的形状和元素。相同位置的NaN被认为是相等的。列标题不必具有相同的类型，但是列中的元素必须具有相同的dtype。

Notes

此功能要求元素与其他Series或DataFrame中的元素具有相同的dtype。但是，列标签不必具有相同的类型，只要它们仍被视为相等即可。

例子

1）具有相同的类型和值

import pandas as pd

# 创建 DataFrame df
df = pd.DataFrame({1: [10], 2: [20]})
print("df:")
print(df)

# 创建与 df 完全相同的 DataFrame exactly_equal
exactly_equal = pd.DataFrame({1: [10], 2: [20]})
print("\nexactly_equal:")
print(exactly_equal)

# 比较 df 和 exactly_equal
result = df.equals(exactly_equal)
print("\ndf.equals(exactly_equal):", result)  # 输出: True

2）列标签具有不同的类型

import pandas as pd

# 创建 DataFrame df
df = pd.DataFrame({1: [10], 2: [20]})
print("df:")
print(df)

# 创建列标签为浮动类型的 DataFrame different_column_type
different_column_type = pd.DataFrame({1.0: [10], 2.0: [20]})
print("\ndifferent_column_type:")
print(different_column_type)

# 比较 df 和 different_column_type
result = df.equals(different_column_type)
print("\ndf.equals(different_column_type):", result)  # 输出: True

3）相同值具有不同的类型

import pandas as pd

# 创建 DataFrame df
df = pd.DataFrame({1: [10], 2: [20]})
print("df:")
print(df)

# 创建元素类型不同的 DataFrame different_data_type
different_data_type = pd.DataFrame({1: [10.0], 2: [20.0]})
print("\ndifferent_data_type:")
print(different_data_type)

# 比较 df 和 different_data_type
result = df.equals(different_data_type)
print("\ndf.equals(different_data_type):", result)  # 输出: False