Pandas „Kann nur vergleichen identisch markierten Dataframe-Objekte“ Fehler

Question

I Pandas bin mit den Ausgängen von zwei Dateien in zwei Datenrahmen (uat, prod) geladen vergleichen: ...

uat = uat[['Customer Number','Product']] 
prod = prod[['Customer Number','Product']] 
print uat['Customer Number'] == prod['Customer Number'] 
print uat['Product'] == prod['Product'] 
print uat == prod 

The first two match exactly: 
74357 True 
74356 True 
Name: Customer Number, dtype: bool 
74357 True 
74356 True 
Name: Product, dtype: bool 

Für Beim dritten Druck erhalte ich einen Fehler: Kann nur identisch beschriftete DataFrame-Objekte vergleichen. Wenn die ersten beiden im Vergleich gut, was ist los mit dem 3.?

Dank

Answer 1

Hier ist ein kleines Beispiel, dies zu demonstrieren (die nur auf Datenrahmen angewendet wird, nicht Serie, bis Pandas 0,19, wo es gilt für beide):

In [1]: df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]]) 

In [2]: df2 = pd.DataFrame([[3, 4], [1, 2]], index=[1, 0]) 

In [3]: df1 == df2 
Exception: Can only compare identically-labeled DataFrame objects 

Eine Lösung sort the index erste ist (Hinweis: some functions require sorted indexes):

In [4]: df2.sort_index(inplace=True) 

In [5]: df1 == df2 
Out[5]: 
     0  1 
0 True True 
1 True True 

Hinweis: == ist auch sensitive to the order of columns, so dass Sie 012.392 verwenden müssen können:

In [11]: df1.sort_index().sort_index(axis=1) == df2.sort_index().sort_index(axis=1) 
Out[11]: 
     0  1 
0 True True 
1 True True 

Hinweis: Dies kann noch erhöhen (wenn die Index/Spalten werden nach der Sortierung nicht identisch bezeichnet).

Answer 2

Sie können auch versuchen, die Indexspalte fallen, wenn es nicht zu vergleichen gebraucht wird:

print(df1.reset_index(drop=True) == df2.reset_index(drop=True)) 

ich diese Technik in einem Gerät zu testen, wie so verwendet haben:

from pandas.util.testing import assert_frame_equal 

assert_frame_equal(actual.reset_index(drop=True), expected.reset_index(drop=True))