步骤1 Dataframe 创建：可以使用以下代码创建两个数据集的 Dataframe ：

import pandas as pd

# elements of first dataset
first_Set = {'Prod_1': ['Laptop', 'Mobile Phone',
                    'Desktop', 'LED'],
        'Price_1': [25000, 8000, 20000, 35000]
        }

# creation of Dataframe 1
df1 = pd.DataFrame(first_Set, columns=['Prod_1', 'Price_1'])
print(df1)

# elements of second dataset
second_Set = {'Prod_2': ['Laptop', 'Mobile Phone',
                    'Desktop', 'LED'],
        'Price_2': [25000, 10000, 15000, 30000]
        }

# creation of Dataframe 2
df2 = pd.DataFrame(second_Set, columns=['Prod_2', 'Price_2'])
print(df2)

输出：enter link description here
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第2步数值比较：您需要导入numpy以成功执行此步骤。以下是执行比较的通用模板：
df1 ['比较结果的新列']= np.where（条件，'如果为真则值'，'如果为假则值'）
示例：执行此代码后，将在df1下形成名为Price_Matching的新列。列结果将根据以下条件显示：
如果Price_1等于Price_2，则将值指定为True，否则将值指定为False。

import numpy as np

# add the Price2 column from
# df2 to df1
df1['Price_2'] = df2['Price_2']

# create new column in df1 to
# check if prices match
df1['Price_Matching'] = 
np.where(df1['Price_1'] == df2['Price_2'],
                            'True', 'False')
df1

输出：enter link description here