Python 熊猫-不同字符串之间的比较始终返回True

我试图将Pandas数据帧的单元格中的值与其下一个单元格中的值进行比较。要从当前行下方的行中获取值，我使用shift：

df['shift_minus_1'] = df['company'].shift(-1)

然而，当我比较这些值时，Pandas返回True，即使某些值显然不匹配。以下是我用于比较的代码：

df['comparison'] = df['company'].shift(-1).values[0] == df['company'].values[0]

---

您只是比较数组中的第一个值，而不是整个序列：

df['comparison'] = df['company'].shift(-1) == df['company']

应该有用

你做了什么

df['comparison'] = df['company'].shift(-1).values[0] == df['company'].values[0]

如果只是比较数组中的第一个元素，则会产生一个标量值，因此会将整个列设置为相同的值

例如：

In[5]:
#data setup
df = pd.DataFrame({'company':['IBM','IBM','IBM','IBM','Apple','Apple','Apple','Apple']})
df['shift'] = df['company'].shift(-1)
df

Out[5]: 
  company  shift
0     IBM    IBM
1     IBM    IBM
2     IBM    IBM
3     IBM  Apple
4   Apple  Apple
5   Apple  Apple
6   Apple  Apple
7   Apple    NaN

df['comparison'] = df['company'].shift(-1) == df['company']
df
Out[6]: 
  company  shift  comparison
0     IBM    IBM        True
1     IBM    IBM        True
2     IBM    IBM        True
3     IBM  Apple       False
4   Apple  Apple        True
5   Apple  Apple        True
6   Apple  Apple        True
7   Apple    NaN       False

只是为了展示你所做的：

print(df['company'].shift(-1).values[0])
print(df['company'].values[0])
IBM
IBM

---

去掉

.values[0]

，它只选择一个特定的值（因此，当然，总是返回相同的值）

返回

Out[92]: 
  company shift_minus_1  comparison
0     IBM           IBM        True
1     IBM         Apple       False
2   Apple           NaN       False

---

请提供一个最简单的工作示例…为什么要退回到

numpy

？只需使用

pandas

。

Out[92]: 
  company shift_minus_1  comparison
0     IBM           IBM        True
1     IBM         Apple       False
2   Apple           NaN       False