值错误：只能比较具有相同标签的系列对象python

Question

df = df1.loc[df1['CUST_ACCT_KEY'] != df2['CUST_ACCT_KEY']]

执行上述命令时，会出现以下错误：

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

我做错什么了？*

两列的数据类型都是int64。

Answer 1

Pandas几乎所有的操作都使用内部数据对齐，这意味着它使用索引来比较和执行操作。

通过使用.values将序列之一转换为numpy数组，可以避免此错误：

df = df1.loc[df1['CUST_ACCT_KEY'] != df2['CUST_ACCT_KEY']].values

但是，您正在比较没有索引对齐的行。

MCVE公司：

df1 = pd.DataFrame(np.arange(1,10), index=np.arange(1,10),columns=['A'])

df2 = pd.DataFrame(np.arange(11,20), index=np.arange(11,20),columns=['B'])

df1['A'] != df2['B']

输出：

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

更改为numpy数组：

df1['A'] != df2['B'].values

输出：

1    True
2    True
3    True
4    True
5    True
6    True
7    True
8    True
9    True
Name: A, dtype: bool