python中的条件for循环

我有两个数据帧：

dfSide0

和

dfSide1

，它们具有相同的列，但行数不同

dfSide0

有17096行，而

dfSide1

有4961行。我想做的是得到

dfSide0['distoperator']

和

dfSide1['distoperator']

但仅当条件

dfSide0['camera\u row']==dfSide1['camera\u row']

为真时

因此，我做了以下工作：

temp = []
for i in dfSide0['distoperator']:
    if dfSide0['camera_row'] == dfSide1['camera_row']:
        c = min(abs(i - dfSide1['distoperator']))
        temp.append(c)

temp = []
for i in dfSide0['distance']:
    c = min(abs(i - dfSide1['distance']))
    temp.append(c)

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-222-625fcefe40b7> in <module>()
      1 temp = []
      2 for i in dfSide0['distoperator']:
----> 3     if dfSide0['camera_row'] == dfSide1['camera_row']:
      4         c = min(abs(i - dfSide1['distoperator']))
      5         temp.append(c)

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops.py in wrapper(self, other, axis)
   1188 
   1189         elif isinstance(other, ABCSeries) and not self._indexed_same(other):
-> 1190             raise ValueError("Can only compare identically-labeled "
   1191                              "Series objects")
   1192 

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

我得到以下错误：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-225-625fcefe40b7> in <module>()
      1 temp = []
      2 for i in dfSide0['distoperator']:
----> 3     if dfSide0['camera_row'] == dfSide1['camera_row']:
      4         c = min(abs(i - dfSide1['distoperator']))
      5         temp.append(c)

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops.py in wrapper(self, other, axis)
   1188 
   1189         elif isinstance(other, ABCSeries) and not self._indexed_same(other):
-> 1190             raise ValueError("Can only compare identically-labeled "
   1191                              "Series objects")
   1192 

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在（）
1温度=[]
DfsId0['distoperator']中的i为2:
---->3如果dfSide0['camera\u row']==dfSide1['camera\u row']：
4 c=最小值（abs（i-dfSide1['distoperator']））
5临时附加（c）
包装器中的C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\ops.py（self、other、axis）
1188
1189 elif isinstance（其他，ABC系列）和非自索引（其他）：
->1190 raise VALUE ERROR（“只能比较标签相同的项目”
1191“系列对象”）
1192
ValueError：只能比较标签相同的系列对象

---

我该怎么办？

谢谢您的快速响应。 为了让事情更清楚： dfSide0和dfSide1都有两列：“距离”是一个浮点数，“相机行”是一个字符串，值为“a”、“b”、“c”、“d”、“e”和“f” dfSide0有17096行，dfSide1有4961行。 我需要减去两个数据帧之间“距离”列中的所有值并找到最小值，但只有当“camera_row”列中的值相同时才需要。到目前为止，确切的代码如下：

temp = []
for i in dfSide0['distoperator']:
    if dfSide0['camera_row'] == dfSide1['camera_row']:
        c = min(abs(i - dfSide1['distoperator']))
        temp.append(c)

temp = []
for i in dfSide0['distance']:
    c = min(abs(i - dfSide1['distance']))
    temp.append(c)

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-222-625fcefe40b7> in <module>()
      1 temp = []
      2 for i in dfSide0['distoperator']:
----> 3     if dfSide0['camera_row'] == dfSide1['camera_row']:
      4         c = min(abs(i - dfSide1['distoperator']))
      5         temp.append(c)

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops.py in wrapper(self, other, axis)
   1188 
   1189         elif isinstance(other, ABCSeries) and not self._indexed_same(other):
-> 1190             raise ValueError("Can only compare identically-labeled "
   1191                              "Series objects")
   1192 

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

它是有效的，但我还没有找到一种方法来准确地为循环执行此操作，只有在

dfSide0['camera\u row']==dfSide1['camera\u row']

如果我这样做：

temp = []
for i in dfSide0['distoperator']:
    if dfSide0['camera_row'] == dfSide1['camera_row']:
        c = min(abs(i - dfSide1['distoperator']))
        temp.append(c)

我得到以下信息：

temp = []
for i in dfSide0['distoperator']:
    if dfSide0['camera_row'] == dfSide1['camera_row']:
        c = min(abs(i - dfSide1['distoperator']))
        temp.append(c)

temp = []
for i in dfSide0['distance']:
    c = min(abs(i - dfSide1['distance']))
    temp.append(c)

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-222-625fcefe40b7> in <module>()
      1 temp = []
      2 for i in dfSide0['distoperator']:
----> 3     if dfSide0['camera_row'] == dfSide1['camera_row']:
      4         c = min(abs(i - dfSide1['distoperator']))
      5         temp.append(c)

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\ops.py in wrapper(self, other, axis)
   1188 
   1189         elif isinstance(other, ABCSeries) and not self._indexed_same(other):
-> 1190             raise ValueError("Can only compare identically-labeled "
   1191                              "Series objects")
   1192 

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在（）
1温度=[]
DfsId0['distoperator']中的i为2:
---->3如果dfSide0['camera\u row']==dfSide1['camera\u row']：
4 c=最小值（abs（i-dfSide1['distoperator']））
5临时附加（c）
包装器中的C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\ops.py（self、other、axis）
1188
1189 elif isinstance（其他，ABC系列）和非自索引（其他）：
->1190 raise VALUE ERROR（“只能比较标签相同的项目”
1191“系列对象”）
1192
ValueError：只能比较标签相同的系列对象

---

如果没有if语句，它运行良好。

我想我找到了答案：

temp = []
k = -1
for i in dfSide0['distoperator']:
    k = k+1
    j = dfSide0.index[k]
    c = min(abs(i - dfSide1['distoperator'][dfSide1['camera_row'] == dfSide0['camera_row'][j]]))
    temp.append(c)

---

它似乎起作用了

你有电话吗？否则，下票数将滚滚而来……示例代码中的缩进已关闭，为了进行比较，请使用

=

而不是

=

。除此之外，如果不知道数据的外观，很难提供帮助。如果您有不同的行数，那么如何

dfSide0['columnx']==dfSide1['columnx']

？这里没有逐行比较，但是整个系列……是的，数据帧的行数不同。那么，您建议我如何实现这个条件？==您需要使用==和not=进行比较。如果dfSide0['camera_row']==dfSide1['camera_row']：在for循环之前的行上添加，并适当缩进。