Python—比较整个数据帧会得到与单个元素不同的结果

我比较两个数据帧的列，得到的结果与单独比较元素时不同。这适用于比较“无”

在比较数据帧时，是否会奇怪地转换为“无”

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编辑：我发现了这一点，但它没有给我任何明确的结果。。。它有什么特点吗？缺陷是否会固定？

我认为数据帧中的无值被视为NA值，当您关注单个元素时，它们被视为常规无值

df1.isna（）

显示了这一点。

我认为数据帧中的无值被视为NA值，当您关注单个元素时，它们被视为常规无值

df1.isna（）

显示了这一点。

您将数据帧视为一维数组，但事实并非如此。打印

df1

时，您会得到以下输出：

      0
0     a
1  None
2  None
3     b

df1

指的是您的对象<代码>df1[0]指的是您的第一组数据

list(df1[0]) == ['a', None, None, 'b']
list(df2[0]) == ["a", None, "c", "d"]

根据上述情况，我们可以简单地假设：

df1[0][1] == None
df2[0][1] == None

这就是为什么您的第二次

打印是错误的<代码>无！=无

确实是

错误

。

---

虽然您使用一维数组初始化数据帧，但pandas创建的对象可以使用更复杂的数据集。

您将数据帧视为一维数组，但事实并非如此。打印

df1

时，您会得到以下输出：

      0
0     a
1  None
2  None
3     b

df1

指的是您的对象<代码>df1[0]指的是您的第一组数据

list(df1[0]) == ['a', None, None, 'b']
list(df2[0]) == ["a", None, "c", "d"]

根据上述情况，我们可以简单地假设：

df1[0][1] == None
df2[0][1] == None

这就是为什么您的第二次

打印是错误的<代码>无！=无

确实是

错误

。

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虽然您使用一维数组初始化数据帧，但pandas创建的对象可以使用更复杂的数据集。

这不是一个bug。请阅读我的回答，您误解了数据帧结构。比较

None

值，

df1[0][1]==df2[0][1]

返回

True

。您可以使用

eq（）

，但这与您的问题无关。这不是一个bug。请阅读我的回答，您误解了数据帧结构。比较

None

值，

df1[0][1]==df2[0][1]

返回

True

。您可以使用

eq（）

，但这与您的问题无关。我并不感到惊讶没有一个是错误的。我很惊讶竟然没有当我比较整个数据帧时，没有一个是正确的。但是@rolalaw回答说，在比较数据帧时，没有一个被视为NaN。还有楠！=Nan给出了真实的答案我并不惊讶没有没有一个是错误的。我很惊讶竟然没有当我比较整个数据帧时，没有一个是正确的。但是@rolalaw回答说，在比较数据帧时，没有一个被视为NaN。还有楠！=南给出了真实的答案