Pandas知識(shí)點(diǎn)-equals()與==的區(qū)別

在Pandas中，equals()方法用于驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否等效。

驗(yàn)證等效性需要進(jìn)行比較，上一篇文章介紹了比較操作。比較操作參考：Pandas知識(shí)點(diǎn)-比較操作

==和eq()方法可以用于比較Pandas中的數(shù)據(jù)，那equals()和它們有什么區(qū)別呢？本文會(huì)進(jìn)行介紹。

一、返回值不同

equals()方法的返回值是一個(gè)布爾值。如果兩個(gè)被比較數(shù)據(jù)中的所有元素都相同，則equals()返回True，否則返回False。

==比較兩個(gè)DataFrame時(shí)，結(jié)果是一個(gè)由布爾值構(gòu)成的DataFrame，比較兩個(gè)Series時(shí)，結(jié)果是一個(gè)由布爾值構(gòu)成的Series。

equals()的返回值相當(dāng)于用numpy中的all()函數(shù)對(duì)==的結(jié)果再做一次判斷。

不過(guò)，因?yàn)閑quals()和==的內(nèi)部判斷是有差異的，所以equals()與np.all(df1==df2)并不完全等價(jià)，可以繼續(xù)看下面的介紹。

二、索引值對(duì)結(jié)果的影響不同

equals()比較兩個(gè)DataFrame或Series，索引值相等的列或行可以進(jìn)行比較，如索引1和1.0分別是整數(shù)和浮點(diǎn)數(shù)，但值是相等的，對(duì)應(yīng)的行或列可以進(jìn)行比較。

==比較兩個(gè)DataFrame或Series，索引值相等時(shí)也可以進(jìn)行比較，不過(guò)結(jié)果的索引會(huì)有變化，取決于比較的順序。具體來(lái)說(shuō)，比較結(jié)果的索引與==左邊的DataFrame或Series相同。而使用eq()方法時(shí)，比較結(jié)果的索引與調(diào)用eq()的DataFrame或Series相同。

三、對(duì)空值的判斷結(jié)果不同

equals()比較時(shí)，DataFrame或Series中的空值可以判斷為相等。具體來(lái)說(shuō)，兩個(gè)np.NaN，兩個(gè)None，兩個(gè)pd.NaT，np.NaN與None這四種情況的比較結(jié)果都是相等的。而pd.NaT與np.NaN和None的比較結(jié)果為不相等。

==比較時(shí)，空值的比較結(jié)果都是不相等。

從Python解釋器層面來(lái)判斷，兩個(gè)np.NaN和兩個(gè)pd.NaT的比較結(jié)果都不相等，所以用==比較時(shí)，DataFrame中對(duì)應(yīng)位置的結(jié)果為False。兩個(gè)None的比較結(jié)果雖然相等，但因?yàn)樵诘腄ataFrame中None表示的是np.NaN，所以比較結(jié)果也為False。np.NaN和None比較也一樣，結(jié)果為False。這也是前面說(shuō)equals()與np.all(df1==df2)不完全等價(jià)的原因。

在判斷兩個(gè)DataFrame或Series是否等效時(shí)，空值對(duì)我們來(lái)說(shuō)都是一樣的。我們期望的結(jié)果是將空值判斷為相等，這樣可以避免空值對(duì)其他數(shù)據(jù)比較結(jié)果的干擾。equals()用于判斷兩個(gè)數(shù)據(jù)是否等效，剛好可以用于這樣的場(chǎng)景。當(dāng)然，也可以先將空值替換成其他值后再比較，那就是另一種方式了。

四、與array的比較不同

equals()比較DataFrame和array時(shí)，即使DataFrame與array的形狀相同，數(shù)據(jù)也完全相同，比較結(jié)果也是False。原因是array沒(méi)有索引，而equals()支持傳入的參數(shù)是DataFrame或Series，不支持array。

==可以將DataFrame與array進(jìn)行比較，比較結(jié)果為DataFrame。

以上就是Pandas中equals()與==的區(qū)別介紹，如果需要本文代碼，可以點(diǎn)擊關(guān)注公眾號(hào)“Python碎片”，然后在后臺(tái)回復(fù)“pandas11”關(guān)鍵字獲取完整代碼。