Python 比较列和熊猫

我在两个数据帧中有四列，我想检查列中的id1=id2和count1=count2是否相同，如果它们匹配，则结果为1，如果不匹配，则结果为0。 但是，我的代码只返回0。 我认为它不会一个接一个地迭代，而是以不同的行号进行迭代。我试着压缩我想要的专栏，但我看不出有什么不同。你有什么想法吗？谢谢大家!

import pandas as pd
file1 = 'file1.csv'
file2 = 'file2.csv'

df1 = read_csv(file1)
df1 = read_csv(file2)

id1 = df1['id1']
count1 = df1['count1']
id2 = df2['id2']
count2 = df2['count2']

newresult = pd.concat([id1, count1, id2, count2], axis = 1)
id1 = zip(df1['id1'])
count1 = zip(df1['count1'])

newresult['compare'] = newresult.apply(lambda x: 1 if x['id1'] == x['id2'] and x['count1'] == x['count2'] else 0, axis = 1)

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它确实有效！你能给我一个关于你用np.random.randint（0,2，（50,4））做了什么的小解释吗？为了举例，我只是使用

np.random.randint（0,2，（50,4））

来创建一个随机数据。在这里，该语句将返回一个包含50行4列的二维数组，其随机整数值介于0和2之间

np.random.randint（0,2，（50,4））

可能是csv文件的内容。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 2, (50, 4)), columns=["id1", "id2", "count1", "count2"])
df["compare"] = ((df.id1==df.id2) & (df.count1==df.count2)).astype(int)