考慮到可接受的偏差而不是 100% 匹配，如何在兩個 Pandas 資料幀行之間進行比較？
例如，可接受偏差 = 10，我想Result根據其他列生成下面的列：
column1 | column2 | Result
100 | 110 | True
0 | 20 | False
0 | 9 | True
我找不到任何內置函式或 Pandas 函式。
uj5u.com熱心網友回復：
利用：
df['Result'] = abs(df['column1'] - df['column2']) <= 10
print(df)
# Output:
column1 column2 Result
0 100 110 True
1 0 20 False
2 0 9 True
替代的鏈式方法：
df['Result'] = df['column1'].sub(df['column2']).abs().le(10)
uj5u.com熱心網友回復：
一種簡單的方法：
c1 = df['column1']
c2 = df['column2']
dev = 10
df['Result'] = (c2 - c1 <= dev) & (c1 - c2 >= -dev)
輸出：
>>> df
column1 column2 Result
0 100 110 True
1 0 20 False
2 0 9 True
另一種解決方案：
dev = 10
diff = df.diff(axis=1)['column2']
df['Result'] = (diff <= dev) & (diff >= -dev)
輸出：
>>> df
column1 column2 Result
0 100 110 True
1 0 20 False
2 0 9 True
uj5u.com熱心網友回復：
這應該有效。使用assign在管道中使用。
acc_dev = 10
data = pd.DataFrame(
[
[100, 110, True],
[0, 20, False],
[0, 9, True],
],
columns = ["column1", "column2", "Result"]
)
data.assign(Result=lambda d: abs(d["column1"] - d["column2"]) <= 10)
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