¿Cómo comparar valores en dos marcos de datos de Pandas?

Analicemos cómo comparar valores en el marco de datos de Pandas. Estos son los pasos para comparar valores en dos marcos de datos de pandas:

Paso 1 Creación del marco de datos: los marcos de datos para los dos conjuntos de datos se pueden crear utilizando el siguiente código: 

import pandas as pd
 
# elements of first dataset
first_Set = {'Prod_1': ['Laptop', 'Mobile Phone',
                        'Desktop', 'LED'],
             'Price_1': [25000, 8000, 20000, 35000]
             }
 
# creation of Dataframe 1
df1 = pd.DataFrame(first_Set, columns=['Prod_1', 'Price_1'])
print(df1)
 
# elements of second dataset
second_Set = {'Prod_2': ['Laptop', 'Mobile Phone',
                         'Desktop', 'LED'],
              'Price_2': [25000, 10000, 15000, 30000]
              }
 
# creation of Dataframe 2
df2 = pd.DataFrame(second_Set, columns=['Prod_2', 'Price_2'])
print(df2)

Producción:

Paso 2 Comparación de valores: debe importar numpy para la ejecución exitosa de este paso. Aquí está la plantilla general para realizar la comparación:

df1[‘nueva columna para los resultados de la comparación’] = np.where(condición, ‘valor si es verdadero’, ‘valor si es falso’)

Ejemplo: después de la ejecución de este código, la nueva columna con el nombre Price_Matching se formará en df1. El resultado de las columnas se mostrará de acuerdo con las siguientes condiciones: 

• Si Price_1 es igual a Price_2, entonces asigne el valor de True
• De lo contrario, asigne el valor de False.

import numpy as np
 
# add the Price2 column from
# df2 to df1
df1['Price_2'] = df2['Price_2']
 
# create new column in df1 to
# check if prices match
df1['Price_Matching'] = np.where(df1['Price_1'] == df2['Price_2'],
                                 'True', 'False') 
df1

Producción: