Pandas中不使用apply/lambda通过groupby比较两列的最简方法

你之前写的代码无法得到预期结果，核心原因是直接对GroupBy对象调用eq会按分组聚合后的维度做值对齐，不会返回和原表行号一一对应的逐行判断结果。

实现代码 #

首先构造示例测试DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "product1": ["apple", "apple"],
    "product2": ["apples", "apple"],
    "person": ["abby", "abby"]
})

核心逻辑调用groupby配套的transform方法即可，该方法会将运算结果按原表索引自动对齐，直接得到逐行判断的布尔序列，全程不需要apply或lambda：

res = df.groupby("person")["product1"].transform("eq", df["product2"])

执行后res的输出完全匹配预期：

0    False
1     True
dtype: bool

补充说明 #

• 该写法全部基于pandas内置向量化运算，执行效率远高于apply类循环写法
• transform会自动保留原DataFrame的行索引顺序，不需要额外做结果拼接、索引重置操作
• 逻辑可直接扩展到其他对比场景，比如判断大小只需要把eq替换为gt（大于）、lt（小于）即可
• 如果不需要按person分组限定对比范围，直接逐行判断两列相等可以不用groupby，直接写df.product1.eq(df.product2)就能拿到结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者asd