比较 Pandas DataFrame 中的 2 列并填充第 3 列

Question

我有一个 DF，里面有 2 个 int 列，“CNT”和“STG_TABLE_CNT”。我想添加一个新列“IS_MATCH”，如果“CNT”和“STG_TABLE_CNT”具有相同的值，则返回“Y”，否则返回“N”。我试过这个：if result['CNT'] == result['STG_TABLE_CNT']:    result['IS_MATCH'] = 'Y'else:    result['IS_MATCH'] = 'N'但这会引发以下错误：ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().我意识到它正在寻找平等（真/假）我只是不知道如何解决这个问题以返回“Y”或“N”

Answer 1

使用numpy.where，它比applyor快itterating：

import numpy as np
df['IS_MATCH'] = np.where(result['CNT'].eq(result['STG_TABLE_CNT']), 'Y', 'N')

Answer 2

result['CNT'] == result['STG_TABLE_CNT']给你一个完整的系列，并pandas抱怨它不知道如何将该系列转换为True或False。你真正想要的是

result['IS_MATCH'] = (result['CNT'] == result['STG_TABLE_CNT']).\

                         apply(lambda x: 'Y' if x else 'N')

或者

result['IS_MATCH'] = (result['CNT'] == result['STG_TABLE_CNT']).\

                         map({True: 'Y', False: 'N'})