Python 3.x 在数据帧python中比较具有相同列的不同行

我有两个数据帧

Dataframe # 1 input :
abc.json.gz
cde.json.gz
efg.json.gz

#dataframe 1

file_val = pd.DataFrame(val, columns=['filename']) # dataframe 1

Dataframe # 2 input :
ghi.json.gz
abc.json.gz
cde.json.gz
mno.json.gz
xyz.json.gz

#dataframe 2

rds_rcd = pd.read_sql_query('''select filename from tablename where cast(event_date as date) = '{0}' '''.format(self.timestr), conn) 

Below code to check if there are any common records between both dataframe # 1 and daframe # 2

file_val['status'] = np.where(file_val['filename'].values != rds_rcd['filename'].values, 'False', 'True')

上述两个数据帧具有相同的列（文件名），但没有不同的记录

问题：即使“abc.json.gz”和“cde.json.gz”都存在于这两个数据帧中，也可以将所有记录的值都视为“False”

   filename    status                                            
0  abc.json.gz  False
1  cde.json.gz  False

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任何建议都很好。

假设您有两个数据帧df1和df2，如：

df1:
    filename
0   abc.json.gz
1   cde.json.gz
2   efg.json.gz  

及

您可以通过以下方式找到通用文件名集：

common_files = set(df1['filename'].to_list()).intersection(set(df2['filename'].to_list()))  

这将产生：

{'abc.json.gz', 'cde.json.gz'}

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请明确说明您在做什么工作时特别需要帮助。为了澄清，请提供一个特定的问题，包括示例输入数据、您编写的代码以及您期望作为输出的内容。请阅读Jon Skeet的优秀博客文章，以获得更新问题的指导。有关提问的更详细教程，请参阅Eric S.Raymond的网站感谢您的博客文章，希望我能以正确的方式对其进行格式化。很好，但是我的文件[u val['status']=np.where（file[u val['filename'].values！=rds_rcd['filename'].values'False'，True'）有什么问题。as希望将所有匹配的“status”作为单独的列显示为“True”或“False”。我不擅长np.where函数，但我会使用此函数查找任一文件中满足条件的行。因此，在您的例子中，

file\u val['filename'].values

的结果是file\u val中的一系列文件名，而

rds\u rcd['filename']的结果是rds\u rcd中的一系列文件名。然后将文件_val系列中的第一项与rcd_val系列中的第一项进行比较，如果不=将结果设置为False，否则为True。由于名称在两个系列之间不对齐，因此您的名称总是错误的。
{'abc.json.gz', 'cde.json.gz'}