在相同形状的两个数据帧之间查找较大的行

df_A.loc[(df_A > df_B).all(axis=1)]

IIUIC,你可以用 all

In [633]: m = (df_A > df_B).all(1)

In [634]: m
Out[634]:
0     True
1    False
2    False
dtype: bool

In [635]: df_A[m]
Out[635]:
   one  two
0   20   11

In [636]: df_B[m]
Out[636]:
   one  two
0    1   10

In [637]: pd.concat([df_A[m], df_B[m]])
Out[637]:
   one  two
0   20   11
0    1   10

或者,如果您只需要行索引。

In [642]: m.index[m]
Out[642]: Int64Index([0], dtype='int64')

import pandas as pd

df_A = pd.DataFrame({"one": [20, 7, 2], "two": [11, 9, 1]})
df_B = pd.DataFrame({"one": [1, 8, 12], "two": [10, 5, 3]})

row_indices = (df_A > df_B).apply(min, axis=1)

print(df_A[row_indices])
print()
print(df_B[row_indices])

输出为:

   one  two
0   20   11

   one  two
0    1   10

说明:

df_A > df_B 比较元素,结果如下:

     one    two
0   True   True
1  False   True
2  False  False

蟒蛇 max 解释 True &燃气轮机; False ,所以申请 min 行(这就是我使用 axis=1 )只计算 是的 如果一行中的两个值都是 是的

0     True
1    False
2    False

现在,这是一个用于从中提取行的布尔索引 df_A df_B .

如果你感兴趣的话,可以用一行代码完成。

df_A[(df_A > df_B)].dropna(axis=0, how='any')

在这里 df_A[(df_A > df_B)] 在匹配true或false后给出输出 na .

    one   two
0  20.0  11.0
1   NaN   9.0
2   NaN   NaN

axis 如果至少有 any 不是数值。