我有两个要比较的数据框，例如：
df1
name | value_1 | value_2 | value_3
0 | A | 2 | NaN | 2
1 | B | 3 | 1 | NaN
2 | C | 5 | 2 | 1
df2
name | value_1 | value_2 | value_3
0 | A | NaN | NaN | 2
1 | B | 2 | 1 | 0
2 | C | 5 | 3 | 1
理想的比较结果 df 如下所示：
name | value_1 | value_2 | value_3
0 | A | missing2 | missing | True
1 | B | False | True | missing1
2 | C | True | False | True
这就是我所做的（但失败了）：
df1 = pd.DataFrame([
['A', 2, np.nan, 2],
['B', 3, 1, np.nan],
['C', 5, 2, 1],
], columns=['name', 'value_1', 'value_2', 'value_3'])
df2 = pd.DataFrame([
['A', np.nan, np.nan, 2],
['B', 2, 1, 0],
['C', 5, 3, 1],
], columns=['name', 'value_1', 'value_2', 'value_3'])
df = df1 == df2
df[['name']] = df1[['name']]
df[df1.isnull()] = "missing1"
df[df2.isnull()] = "missing2"
df[df1.isnull() & df2.isnull()] = "missing"
我在执行时收到以下错误消息df[df1.isnull()] = "missing1"：
类型错误：无法对具有非 np.nan 值的混合类型进行就地布尔设置
有没有人知道如何解决这个问题？
如错误所示，当数据框中存在混合类型时，您无法分配字符串值。一种解决方法是在分配missing标签之前将布尔结果数据框转换为字符串：
df1.set_index('name', inplace=True)
df2.set_index('name', inplace=True)
df = (df1 == df2).astype(str)
df[df1.isnull()] = "missing1"
df[df2.isnull()] = "missing2"
df[df1.isnull() & df2.isnull()] = "missing"
df
value_1 value_2 value_3
name
A missing2 missing True
B False True missing1
C True False True
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