Python 3.x 两个数据帧中每个值的布尔比较

我有两个数据帧（从CSV读取），列相同，但行可能不同。我试图生成第三个数据帧，该数据帧的索引位于左侧，对于与给定索引记录匹配的每一列，都有一个TRUE或FALSE值。这里有一个简单的例子

df1 = pd.DataFrame(np.array([
    ['100', 'a', 1, 'aa'],
    ['101', 'b', 2, 'bb'],
    ['102', 'c', 3, 'cc']]),
    columns=['ID', 'Col1', 'Col2', 'Col3']).set_index('ID')
df2 = pd.DataFrame(np.array([
    ['100', 'a', 1, 'aa'],
    ['101', 'b', 2, 'bb'],
    ['102', 'c', 3, 'cb']]),
    columns=['ID', 'Col1', 'Col2', 'Col3']).set_index('ID')

df3 = pd.DataFrame(np.where(df1==df2,True,False),
                   columns=df1.columns,
                   index=df1.index)
print(df3)

这将产生：

ID                    
100  True  True   True
101  True  True   True
102  True  True  False

我遇到的问题是，记录的数量会有所不同，可能会出现故障。df1中可能有一行ID为104，df2中可能有一行ID为105。这导致抛出“只能比较相同标记的数据帧对象”错误

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我在想np，哪里不够灵活？任何建议都将不胜感激

在这种情况下，您可能需要使用

eq

df1.eq(df2)
      Col1   Col2   Col3
ID                      
100   True   True   True
101   True   True   True
102  False  False  False
105  False  False  False

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您是否介意为我们提供一些具有预期结果（比较结果）的示例（具有不同记录数的两个数据帧）？