Python 比较数据帧字典中的列

我有一个数据帧字典（Di_1）。每个数据帧具有相同的列数、列名、行数和行索引。我还有一个数据帧（dfs）的名称列表。我想将每个数据帧中的一列（A）的内容与列表中最后一个数据帧的内容进行比较，看看它们是否相同。例如：

df_A = pd.DataFrame({'A': [1,0,1,0]})
df_B = pd.DataFrame({'A': [1,1,0,0]})

Di_1 = {'X': df_A, 'Y': df_B}

dfs  = ['X','Y']

我试过：

for df in dfs:
    Di_1[str(df)]['True'] = Di_1[str(df)]['A'] .equals(Di_1[str(dfs[-1])]['A'])

我得到：

[0,0,0,0]

我想得到：

[1,0,0,1]

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我的尝试是检查整个列是否相同，但我希望让它逐行检查每个数据帧。

我认为您在这里把事情弄得太复杂了。你可以

series_last = Di_1[dfs[-1]]['A']

for df in map(Di_1.get, dfs):
    df['True'] = df['A'] == series_last

这将产生以下结果：

>>> df_A
   A   True
0  1   True
1  0  False
2  1  False
3  0   True
>>> df_B
   A  True
0  1  True
1  1  True
2  0  True
3  0  True

因此，每个

df_i

都有一个名为

'True'

的额外列（也许您最好使用不同的名称），用于检查特定行的值是否与

系列中最后一行的值相同

如果
dfs
包含字符串以外的内容，我们可以首先将这些内容转换为字符串：

series_last = Di_1[str(dfs[-1])]['A']

for df in map(Di_1.get, map(str, dfs)):
    df['True'] = df['A'] == series_last
series_last=Di_1[str（dfs[-1]）]['A']
对于映射中的df（Di_1.get，map（str，dfs））：
df['True']=df['A']==series_last
创建一个列表：

l=[Di_1[i] for i in dfs]

然后使用
isin（）
可以比较第一个df和最后一个df

l[0].isin(l[-1]).astype(int)


这正是我所需要的，因为当有2个以上的数据帧时，它也可以工作，谢谢。在我的真实代码中，我必须放上“series_last=Di_1[str（dfs[-1]）]['A']”，因为我的数据帧是有编号的。我在哪里可以把“str”放在for循环中呢？@R.Cox：首先为什么需要
str（…）
。
dfs
列表包含字符串，因此
str（..）
在这里是不可操作的；我的示例搞错了。它的数据类型是：int64
   A
0  1
1  0
2  0
3  1