Как сравнить 4 столбца в отдельных датафреймах и оценить, совпадают ли их значения.

Вопрос или проблема

IDNO-------------Статус 
P001-------------1
P002-------------2
TW01-------------1
TW02-------------0

IDNO-------------Статус----шаги 
P001-------------1------1
P001-------------1------2
P001-------------0------3   ---------> эта строка имеет другой статус
P002-------------2------1
P002-------------2------2
P002-------------2------3
P002-------------2------4
TW01-------------1------1
TW01-------------1------2
TW02-------------0------1

Ответ или решение

Конечно! Давайте посмотрим, как можно сравнить четыре столбца из двух различных датафреймов и оценить, совпадают ли значения статусов. Мы также рассмотрим, как посчитать количество идентификаторов (IDNO) с разными статусами, а также выявить IDNO с отличающимися значениями.

Для решения данной задачи мы будем использовать библиотеку pandas в Python, которая предоставляет мощные инструменты для работы с данными.

Вот шаги, которые мы будем выполнять:

1. Импортируем необходимые библиотеки.
2. Создадим два датафрейма на основе ваших данных.
3. Объединим их по столбцу IDNO, чтобы было проще сравнить статусы.
4. Определим строки, в которых статусы отличаются, и посчитаем количество таких IDNO.
5. Выведем результаты.

Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создаем первый датафрейм
data1 = {
    'IDNO': ['P001', 'P002', 'TW01', 'TW02'],
    'Status': [1, 2, 1, 0]
}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# Создаем второй датафрейм
data2 = {
    'IDNO': ['P001', 'P001', 'P001', 'P002', 'P002', 'P002', 'P002', 'TW01', 'TW01', 'TW02'],
    'Status': [1, 1, 0, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 0],
    'steps': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 1]
}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# Объединяем датафреймы по IDNO
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='IDNO', suffixes=('_df1', '_df2'))

# Сравниваем статусы и определяем, есть ли расхождения
differences = merged_df[merged_df['Status_df1'] != merged_df['Status_df2']]

# Количество IDNO с разными статусами
different_status_count = differences['IDNO'].nunique()

# Получаем IDNO с различающимися статусами
different_status_ids = differences['IDNO'].unique()

# Выводим результаты
print(f"Количество IDNO с разными статусами: {different_status_count}")
print(f"IDNO с различающимися статусами: {different_status_ids}")

Объяснение кода:

1. Создание датафреймов: Мы создали два датафрейма, df1 и df2, на основе ваших данных.
2. Объединение датафреймов: С помощью функции pd.merge(), мы объединили два датафрейма по столбцу IDNO.
3. Сравнение статусов: Мы выбрали те строки, где статусы в обоих датафреймах не совпадают.
4. Подсчет уникальных IDNO: С помощью метода nunique() мы узнали, сколько уникальных IDNO имеют разные статусы.
5. Выводим результаты: Наконец, мы выводим количество IDNO с разными статусами и сами идентификаторы.

В результате выполнения этого кода, вы получите количество IDNO, у которых есть различия в статусах, а также список таких IDNO. Надеюсь, это поможет вам разобраться в задаче! Если у вас есть дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать!