Pandas में दो DataFrames की समानता जांचना (equals() विधि)

Pandas में दो DataFrames की पूर्ण समानता जांचने के लिए equals() विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि केवल मान ही नहीं, बल्कि इंडेक्स, कॉलम नाम, डेटा प्रकार आदि सभी की तुलना करती है।

equals() vs == ऑपरेटर

df1 == df2: तत्व-दर-तत्व तुलना करता है, बूलियन DataFrame लौटाता है
df1.equals(df2): पूर्ण समानता जांचता है, एकल बूलियन मान (True/False) लौटाता है

उदाहरण: असमान DataFrames

import pandas as pd

# DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame({
    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
    "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
})

# DataFrame2 - अलग कॉलम और मान
dataFrame2 = pd.DataFrame({
    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
    "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
})

print("DataFrame1:\n", dataFrame1)
print("\nDataFrame2:\n", dataFrame2)

# पूर्ण समानता जांचें
are_equal = dataFrame1.equals(dataFrame2)
print(f"\nक्या दोनों DataFrames समान हैं? {are_equal}")

# == ऑपरेटर का परिणाम (बूलियन DataFrame)
print("\n== ऑपरेटर का परिणाम:")
print(dataFrame1 == dataFrame2)

आउटपुट

DataFrame1:
       Car  Units
0      BMW    100
1    Lexus    150
2     Audi    110
3  Mustang     80
4  Bentley    110
5   Jaguar     90

DataFrame2:
       Car  Reg_Price
0      BMW       7000
1    Lexus       1500
2     Audi       5000
3  Mustang       8000
4  Mercedes      9000
5   Jaguar       6000

क्या दोनों DataFrames समान हैं? False

== ऑपरेटर का परिणाम:
    Car  Units  Reg_Price
0  True  False      False
1  True  False      False
2  True  False      False
3  True  False      False
4  False False      False
5  True  False      False

उदाहरण: समान DataFrames

# समान DataFrames बनाएं
df1 = pd.DataFrame({
    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
    "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
})

df2 = pd.DataFrame({
    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
    "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
})

print("df1:\n", df1)
print("\ndf2:\n", df2)
print(f"\nक्या समान हैं? {df1.equals(df2)}")  # True

# कॉलम स्तर पर समानता
print(f"'Units' कॉलम समान? {df1['Units'].equals(df2['Units'])}")  # True

आउटपुट

df1:
       Car  Units
0      BMW    100
1    Lexus    150
2     Audi    110
3  Mustang     80
4  Bentley    110
5   Jaguar     90

df2:
       Car  Units
0      BMW    100
1    Lexus    150
2     Audi    110
3  Mustang     80
4  Bentley    110
5   Jaguar     90

क्या समान हैं? True
'Units' कॉलम समान? True

महत्वपूर्ण बिंदु

equals() निम्न की तुलना करता है: मान, इंडेक्स, कॉलम, डेटा प्रकार, NaN की स्थिति
दो NaN मानों को equals() में समान माना जाता है (जबकि NaN == NaN False होता है)
कॉलम/इंडेक्स का क्रम मायने रखता है
केवल विशिष्ट कॉलम की तुलना के लिए: df1['col'].equals(df2['col'])

समानता जांच के अन्य तरीके

# 1. compare() - अंतर दिखाता है (pandas 1.1+)
diff = df1.compare(df2)
print(diff)

# 2. सभी मान समान हैं? (इंडेक्स/कॉलम नजरअंदाज करके)
import numpy as np
np.array_equal(df1.values, df2.values)

# 3. आकार और मान दोनों समान?
df1.shape == df2.shape and (df1 == df2).all().all()