+

А где офис будет? 🌚

зато иконка теперь есть у каждого проекта ☝️😀

Ладожская

Фаберже?

В Берлин больше не возите?)

БЦ Лада
Энергетиков 3А

Возим. Мне кажется сейчас это может быть затруднено из-за короноправил разных государств

Ну и не все хотят переезжать. Надо уважать интересы людей 😄

ждем сторис

Кто-нибудь знает утилиту, которая переписывает unittest.TestCase.assert на обычные assert?

sed

yes that's how I feel rn

PyCharm ещё

?

Привет
У меня возникла проблема с пандасом, возможно, кто-нибудь сможет подсказать.

Есть два датафрейма с одинаковыми столбцами, но разным форматом данных.
Мне нужно взять все строки из обоих датафреймов с совпадающими значениями в двух конкретных столбцах и убедиться, что данные в остальных столбцах тоже совпадают (с учётом разницы в форматах).
При этом эти пары столбцов не уникальны по значениям; одна и та же пара может быть в нескольких строках.

Как бы мне лучше эти датафреймы сравнить при таких условиях?

Тупой проход циклом выглядит ужасно неэффективным, т.к. в датафреймах сотни тысяч строк.
Я нашёл метод compare, но он, как я понимаю, просто сравнивает строки с совпадающими индексами. Даже если я как-то предварительно нормализую оба датафрейма, не понятно, как решить проблему с неуникальными парами, по которым нужно искать строки для сравнения.
Может, есть что-то ещё, что мне может помочь в этой задаче?

Приложил скрин для примера - в нём, по идее, "совпадают" только первые строки.

А ты можешь их отсортировать как-нибудь так, чтобы потом одного прохода с попарным сравнением записей было бы достаточно?

Что-то типа for row1, row2 in zip(df1, df2), я правильно понял?
К сожалению, нет - нет гарантий, что они будут совпадать. Например, в одном датафрейме может быть три строки с одной парой значений, а в другом - только две.