Чтобы проверить, равны ли два столбца в пандах, вы можете использовать различные методы. Вот несколько примеров:

Метод 1. Использование оператора ==

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3],
                   'Column2': [1, 2, 4]})
# Check if Column1 and Column2 are equal
are_equal = df['Column1'] == df['Column2']
print(are_equal)

Выход:

0     True
1     True
2    False
dtype: bool

В этом методе мы напрямую сравниваем два столбца с помощью оператора ==, который возвращает логическую серию, указывающую, равен ли каждый элемент в столбцах или нет.

Метод 2: использование метода equals()

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3],
                   'Column2': [1, 2, 4]})
# Check if Column1 and Column2 are equal
are_equal = df['Column1'].equals(df['Column2'])
print(are_equal)

Выход:

False

Метод equals()проверяет, равны ли два столбца, и возвращает логическое значение.

Метод 3. Преобразование столбцов в наборы

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3],
                   'Column2': [1, 2, 4]})
# Check if Column1 and Column2 are equal
are_equal = set(df['Column1']) == set(df['Column2'])
print(are_equal)

Выход:

False

В этом методе мы преобразуем столбцы в наборы и сравниваем их с помощью оператора ==, возвращая логическое значение.

Метод 4. Использование функции all()

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3],
                   'Column2': [1, 2, 4]})
# Check if Column1 and Column2 are equal
are_equal = (df['Column1'] == df['Column2']).all()
print(are_equal)

Выход:

False

Функция all()проверяет, являются ли все элементы в логической серии истинными, возвращая одно логическое значение.