如何基于两列具有相同字符串来检查它们是否匹配？

Question

我正在尝试分析一个数据集，它看起来像这样：

 PRESSEDKEY     PALABRA   COLOR  KEYCORR      RT
     V           HORNO     blue     a        198

基本上，我需要检查按下的键是否与正确的键匹配（正确的键是小写的，但这并不重要）。所以这里按下的键是V而不是A，所以结果是不正确的。选项有A、V和R。 我还需要看到正确和错误的反应时间之间的差异，一旦我得到它

我如何做到这一点

我想到了这一点，但这不起作用，而且可能会对每个键都过于热心，除非这是唯一的方法：

pressed_key = filtered_data['PRESSEDKEY']
keycorr = filtered_data['KEYCORR']

def correctV(pressed_key, keycorr):
   if pressed_key.str.contains('V'):
       if keycorr.str.contains('v'):
           print('Correct')
       else:
           print('Incorrect')

Answer 1

一种方法是创建一列，显示PRESSEDKEY是否等于KEYCORR，然后获得每组的平均RT（反应时间）：

# Assign Y/N
df.loc[df['PRESSEDKEY'].str.lower() == df['KEYCORR'],'correct'] ='Y'
df.fillna('N',inplace=True)

# Compare RT
df.groupby('correct')['RT'].mean() 

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>>> df

  PRESSEDKEY PALABRA COLOR KEYCORR   RT correct
0          V   HORNO  blue       a  198       N
1          R   HORNO  blue       r  231       Y
2          A   HORNO  blue       a  325       Y
3          V   HORNO  blue       v  111       Y
4          V   HORNO  blue       a  231       N
5          R   HORNO  blue       r  213       Y
6          A   HORNO  blue       v  251       N
7          V   HORNO  blue       a  198       N


>>> df.groupby('correct')['RT'].mean() 

correct
N    219.5
Y    220.0
Name: RT, dtype: float64