如何修复：只能比较具有相同标签的系列对象

在本文中，我们将看到如何解决它：只能比较Python中标记相同的系列对象。

错误原因

只能比较标记相同的系列对象：它是Value Error ，当我们比较 2 个不同的 DataFrame （Pandas 2-D 数据结构）时发生。 如果我们比较具有不同标签或索引的 DataFrame，则可能会引发此错误。

如何重现错误

Python3

# import necessary packages
import pandas as pd
 
# create 2 dataframes with different indexes
hostelCandidates1 = pd.DataFrame({'Height in CMs': [150, 170, 160],
                                  'Weight in KGs': [70, 55, 60]},
                                 index=[1, 2, 3])
 
hostelCandidates2 = pd.DataFrame({'Height in CMs': [150, 170, 160],
                                  'Weight in KGs': [70, 55, 60]},
                                 index=['A', 'B', 'C'])
 
# displaying 2 dataframes
print(hostelCandidates1)
print(hostelCandidates2)
 
# compare 2 dataframes
hostelCandidates1 == hostelCandidates2

输出：

尽管 2 个 DataFrame 中的数据相同，但它们的索引不同。因此，为了比较 2 个 DataFrame 的数据是否相同，我们需要遵循以下方法/解决方案

方法一：考虑指标

在这里，我们将数据与 DataFrame 之间的索引标签进行比较，以指定它们是否相同。因此，在比较时，不要使用“==”，而是使用 equals 方法。

Python3

# import necessary packages
import pandas as pd
 
# create 2 dataframes with different indexes
hostelCandidates1 = pd.DataFrame({'Height in CMs':
                                  [150, 170, 160],
                                  'Weight in KGs':
                                  [70, 55, 60]},
                                 index=[1, 2, 3])
 
hostelCandidates2 = pd.DataFrame({'Height in CMs':
                                  [150, 170, 160],
                                  'Weight in KGs':
                                  [70, 55, 60]},
                                 index=['A', 'B', 'C'])
 
# displaying 2 dataframes
print(hostelCandidates1)
print(hostelCandidates2)
 
# compare 2 dataframes
hostelCandidates1.equals(hostelCandidates2)

输出：

由于数据相同，但这两个数据帧的索引标签不同，因此它返回 false 而不是错误。

方法二：不考虑索引

要删除 DataFrame 的索引，请使用reset_index 方法。通过删除索引，可以轻松完成任务，以便解释器只需检查数据，而无需考虑索引值。

Syntax: dataframeName.reset_index(drop=True)

有两种数据比较方法：

• 整个数据框
• 逐行

示例 1：整个 DataFrame 比较

Python3

# import necessary packages
import pandas as pd
 
# create 2 dataframes with different indexes
hostelCandidates1 = pd.DataFrame({'Height in CMs':
                                  [150, 170, 160],
                                  'Weight in KGs':
                                  [70, 55, 60]},
                                 index=[1, 2, 3])
 
hostelCandidates2 = pd.DataFrame({'Height in CMs':
                                  [150, 170, 160],
                                  'Weight in KGs':
                                  [70, 55, 60]},
                                 index=['A', 'B', 'C'])
 
# displaying 2 dataframes
print(hostelCandidates1)
print(hostelCandidates2)
 
# compare 2 dataframes
hostelCandidates1.reset_index(drop=True).equals(
    hostelCandidates2.reset_index(drop=True))

输出：

这里的数据是相同的，即使索引不同，我们通过消除索引标签来比较 DataFrame，因此它返回 true。

示例 2：逐行比较

Python3

# import necessary packages
import pandas as pd
 
# create 2 dataframes with different indexes
hostelCandidates1 = pd.DataFrame({'Height in CMs':
                                  [150, 170, 160],
                                  'Weight in KGs':
                                  [70, 55, 60]},
                                 index=[1, 2, 3])
 
hostelCandidates2 = pd.DataFrame({'Height in CMs':
                                  [150, 170, 160],
                                  'Weight in KGs':
                                  [70, 55, 60]},
                                 index=['A', 'B', 'C'])
 
# displaying 2 dataframes
print(hostelCandidates1)
print(hostelCandidates2)
 
# compare 2 dataframes
hostelCandidates1.reset_index(
    drop=True) == hostelCandidates2.reset_index(drop=True)

输出：

这种方法有助于我们识别 2 个 DataFrame 之间存在差异的地方，并且不比较其索引标签，因为它们的索引标签在比较时被删除。