Cómo solucionarlo: solo se pueden comparar objetos de series con etiquetas idénticas

En este artículo, vamos a ver cómo solucionarlo: solo se pueden comparar objetos de series con etiquetas idénticas en Python.

Motivo del error

Solo se pueden comparar objetos de series con etiquetas idénticas: se trata de un error de valor , que se produjo cuando comparamos 2 marcos de datos diferentes (estructura de datos 2-D de Pandas). Si comparamos marcos de datos que tienen etiquetas o índices diferentes, se puede generar este error.

Cómo reproducir el error

# 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

Producción:

Aunque los datos en los 2 DataFrames son los mismos, los índices de estos son diferentes. Entonces, para comparar los datos de 2 DataFrames si son iguales o no, debemos seguir los siguientes enfoques/soluciones

Método 1: Con consideración de índices

Aquí comparamos datos junto con etiquetas de índice entre DataFrames para especificar si son iguales o no. Entonces, en lugar de ‘==’, use el método equals mientras realiza la comparación.

# 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)

Producción:

Como los datos son los mismos pero las etiquetas de índice de estos 2 marcos de datos son diferentes, devuelve falso en lugar de un error.

Método 2: Sin consideración de índices

Para eliminar índices de DataFrame, use el método reset_index. Al eliminar los índices, se facilita la tarea de que los intérpretes simplemente verifiquen los datos independientemente de los valores del índice.

Sintaxis: dataframeName.reset_index(drop=True)

Hay 2 formas de comparar datos:

• Marco de datos completo
• Fila por fila

Ejemplo 1: Comparación de toda la trama de datos

# 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))

Producción:

Aquí los datos son los mismos y, aunque los índices son diferentes, estamos comparando los DataFrames eliminando las etiquetas de índice para que devuelva verdadero.

Ejemplo 2: Comparación fila por fila

# 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)

Producción:

Este enfoque nos ayuda a identificar dónde hay diferencias entre 2 DataFrames y no comparar sus etiquetas de índice, ya que sus etiquetas de índice se eliminan durante la comparación.