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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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Pandas DataFrameの比較(df.equals)が上手くいかない。csvファイルから読んだ個別要素がnumpy.int32と型が違う為か

Aki1000

総合スコア78

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投稿2020/12/09 05:03

Pandas DataFrameで作ったデータをファイルに保存して、それを読み出してプログラム内のDataFrameと比較し、一致するかを調べようとしています。

下記コードでセーブした同じデータを比較する。
printされた限り同じデータに見えるのですが、
df.equals(d2)として比較するとFalseとなります。
中の要素を見てみるとプログラム中のDataFrameの中の個別要素はintで、csvファイルから読んだ個別要素がnumpy.int32であるため、df.equals的には一致しないようです。

個別要素をfor文で呼び出して要素ごとにintにして比較すれば出来るのでしょうが、こう、なんとかdf.equals等で一括で比較したいです。

どうすれば良いでしょうか?

python

1    import pandas as pd 2     df = pd.DataFrame(columns=['number']) 3    #プログラム内データ 4 d2 = pd.Series([int(number[0])], index=df.columns) 5 df = df.append(d2, ignore_index=True) 6 #セーブデータとの比較 7 df2 = pd.read_csv(r"c:\temp.csv", encoding='utf_8_sig', index_col=0, dtype=int) 8 print(df2) 9 print(df2.iloc[0, 0]) 10 print(type(df2.iloc[0, 0])) 11 12 print(df) 13 print(df.iloc[0, 0]) 14 print(type(df.iloc[0, 0])) 15 16     print(df.equals(df2))

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ベストアンサー

equalsはdtypeが同じじゃないとFalseになるようですね。
astypeでdtypeをそろえてから比較してみたらどうでしょう。

python

1df2 = df2.astype(df.dtypes) 2print(df.equals(df2))

投稿2020/12/09 05:33

bsdfan

総合スコア4578

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Aki1000

2020/12/09 09:39

ありがとうございます。動きました。
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