如何比较两个不同列中熊猫的值？

我的表：如何比较两个不同列中熊猫的值？

A   Country  Code1   Code2 
626349  US   640AD1237  407223 
702747  NaN   IO1062123  407255 
824316  US   NaN    NaN 
712947  US   00220221  870262123 
278147  Canada  721AC31234  109123 
278144  Canada  NaN    7214234321 
278142  Canada  72142QW134  109123AS12

这里在上表中我需要检查的国家和代码。

我想用正确的或错误的，伪第5列：

If 'Country' == 'US' and (length(Code1) OR length(Code2) == 9): 
    Add values to 5th column as correct. 
else: 
    Add values to 5th column as incorrect. 

If 'Country' == 'Canada' and (length(Code1) OR length(Code2) == 10): 
    Add values to 5th column as correct. 
else: 
    Add values to 5th column as incorrect.

如果没有值存在无论是在国家或代码比列信息不足。

我无法理解我该如何在熊猫中做到这一点。请帮忙。谢谢。

我试着先找到Code1和Code2的行的长度，并将其存储在不同的df中，但之后我无法比较不同的数据集作为我需要做的。

Len1 = df.Code1.map(len) 
Len2 = df.Code2.map(len) 
LengthCode = pd.DataFrame({'Len_Code1': Len1,'Len_Code2': Len2})

请告诉我如何在单个数据框中尽可能地做到这一点的更好方法。

我想这

但越来越长，我就不能写了许多国家。

来源

2015-10-15 Rahul shrivastava

请问你能告诉我什么是错的，或者我你是否投了我的问题 –

@Evan Wright你能帮我在这里。 –

这会给你一个“is_correct”布尔列：

code_lengths = {'US':9, 'Canada':10} 
df['correct_code_length'] = df.Country.replace(code_lengths) 
df['is_correct'] = (df.Code1.apply(lambda x: len(str(x))) == df.correct_code_length) | (df.Code2.apply(lambda x: len(str(x))) == df.correct_code_length)

您需要填充code_lengths与更多的国家需要字典。

来源

2015-10-15 09:59:56

感谢您的回复。如果没有拉姆达，我可以问更多的解决方案吗？但是很有帮助。 –

如果您可以在读取数据时将代码的类型设置为字符串，则可以用'len'代替lambda函数。如果其中一个国家/地区代码长度为3，那么您可能会遇到问题，因为NaN将被解释为正确的长度，因此您需要更换NaN。 –

如何比较两个不同列中熊猫的值？

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