Python 如何编写一个函数，在不同大小的两列中统计相同和不同的ID

给定一列“ID”（50000行）的参考数据帧a， 以及数据帧B、C、D，列“ID”分别包含45000行、55000行和70000行， “ID”的每个实例都是一个大的（十七位）整数值， 在所有列中有许多相同的值，但不一定在同一行中

如何编写一个函数来计算其中两列中相同和不同值的数量

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A['ID'，196202443781557]

B['ID'，7814881202482311]

C['ID'，889196302444]

D['ID'，444202675]

输入： A、 B

输出： 匹配项：2差异：3

您可以尝试

.isin（）

。pd.系列的示例：

A = pd.Series([196, 202, 443, 781, 557])

B = pd.Series([781, 488, 712, 202, 482, 311])

if len(A) >= len(B):
    matches = A.isin(B)
else:
    matches = B.isin(A)

mismatches = ~matches

print('matches: {}, mismatches: {}'.format(sum(matches), sum(mismatches))

---

比较长度，以便找到正确数量的不匹配。当然，找到合适数量的匹配项并不重要。将True解释为1，将False解释为0可以将数字相加。

请您向我们提供一个示例数据集，并提供用于参考的预期输出。当您使用

set（）

-时，应减少数值，然后您可以比较

len（）

，但当一个值超过2倍时，可能不会给出不正确的结果。