如何在Python中比较行以查看值的差异？

我想基本上得到一个列表，其中所有项目的总数与每周项目的总和不匹配

csv的列标题为名称、类型、EMPID、年份、期间、唯一ID和值。 在理想的场景中，脚本中的逻辑应该返回这样的实例：当相同的EmpID和相同的年份和相同的uniqueID和相同的名称和相同的类型-**那么总计不应该等于（第1周+第2周+第3周+第4周）**

如果总数等于每周项目的总和，我们不希望这样

---

当我不得不与总值和每周行的总和进行比较时，我感到困惑。

请下次提供一个易于复制的数据帧示例

#df = your_dataframe.copy()

df_totals = df[df["Period"]=="Total"]
df_without_totals = df[df["Period"]!="Total"]

df_without_totals = df_without_totals.groupby(["Name", "Type", "EmpID", "Year", "uniqueID"])["Value"].sum().reset_index().rename(columns={"Value":"Summed_Value"})

df_compare = df_totals.reset_index().merge(df_without_totals, on=["Name", "Type", "EmpID", "Year", "uniqueID"], how="left").set_index("index")

df_compare[df_compare["Value"] != df_compare["Summed_Value"]]

---

我建议您按ID和周期进行透视，并反复比较周数和总周数。这就是下面的代码所做的，如果周的总和不等于总数，它将打印唯一的ID。请让我知道这是否有帮助

假设数据集的名称为df:

for ID, Period in df.groupby('UniqueID'):
    By_ID = Period.groupby('Period').sum()
    Week_Sum = sum(By_ID['Value'])
    Total = By_ID['Value'][0]
    if Week_Sum - Total != Total:
        print(ID)

---

它在您发布的数据上给出的答案是IDs 2和IDs 3。

有没有办法选择周，而不使用df_而不使用_totals=df[df[“Period”！=“Total”]？如果我有第5周，只想要前4周呢？是的，你可以这样做：在[“week1”，“week2”，“week3”，“week4”]]中使用没有总计的df_=df[df[“Period”]在[“week1”，“week2”，“week3”，“week4”]：值错误：序列的真值不明确。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）。你是对的，我的坏朋友，试试：df[df[“Period”].map（lambda x:x in[“week1”、“week2”、“week3”、“week4”]）谢谢！这真的很有帮助！我还有一个问题。是否有任何代码我可以写，这将使逻辑运行时，只有当所有Week1，week2，week3和week4存在？例如，对于第3周不存在的项目，我想将其从结果中删除，然后继续下一个项目。