2つのデータフレーム間の要素の比較（リストの1つを含む）

Question

2つのデータフレームが2つあり、1つはリストで構成されています。

in [00]: table01 
    out[00]: 
     a b 
    0 1 2 
    1 2 3 

    in [01]: table02 
    out[01]: 
      a  b 
    0 [2] [3] 
    1 [1,2] [1,2] 

次に、2つのテーブルを比較したいと思います。 table01の要素もtable02の同じ位置リストにある場合はTrueを返し、そうでない場合はFalseを返します。だから私は持っていたいの表は、次のとおりです。

  a  b 
    0 False False 
    1 True False 

私はtable02でTABLE01を試みたが、エラーメッセージが出てきた：「DATAFRAME」オブジェクトは変更可能です。したがって、彼らはハッシュ化することができません。

私にこの問題の解決方法を教えてください。どうもありがとう！ setsとdf.applymapを使用

Answer 1

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user3847943's solutionは良い代替であるが、set会員試験を使用して向上させることができました。

def find_in_array(a, b): 
    return a in b 

for c in df2.columns: 
    df2[c] = df2[c].map(set) 

vfunc = np.vectorize(find_in_array) 

df = pd.DataFrame(vfunc(df1, df2), index=df1.index, columns=df1.columns) 
df 

     a  b 
0 False False 
1 True False 

Answer 2

numpy.vectorizeを使用すると簡単にこれを行うことができます。サンプルコードは次のとおりです。

import numpy as np 
import pandas as pd 

t1 = pd.DataFrame([[1, 2],[2,3]]) 
t2 = pd.DataFrame([[[2],[3]],[[1,2],[1,2]]]) 

def find_in_array(a, b): 
    return a in b 

vfunc = np.vectorize(find_in_array) 

print(vfunc(t1, t2)) 

Answer 3

この

df=pd.melt(df1.reset_index(),'index') 
df['v2']=pd.melt(df2.reset_index(),'index').value 
pd.melt(df2.reset_index(),'index') 
df['BOOL']=df.apply(lambda x: True if x.value in x.v2 else False, axis = 1) 
df.pivot('index','variable','BOOL') 

Out[491]: 
variable  a  b 
index     
0   False False 
1   True False 

最後に試してみてください。うまく

df1.apply(lambda x: [(x==df2.loc[y,x.name])[y] for y in x.index]) 
Out[668]: 
     a  b 
0 False False 
1 True False