> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
前言
有时候我们需要对比两份数据有哪些不同值,在 Excel 中虽然没有实现对比功能,但通过公式也可以简单完成。不过你可能没想到的是,在 pandas 中实现对比功能,与 Excel 有异曲同工之处。
案例1
你千辛万苦整理了一份数据表,发给了同事,几小时后,同事在表格中修改了某些单元格的值,然后扔下一句话:麻烦你看看修改的对不对?
Excel 中,我们可以简单写一个等号,把两个表的值都对比一下:
虽然上述方式操作简单,但是你每次编写公式范围都要靠"手感"。现在看看 pandas 中怎么实现:
案例2
你会埋怨说,上面给我一堆 bool 值,有啥用?!你当然希望看看那些被修改的值。上面代码简单修改即可:
案例3
你的同事喜欢给你"开玩笑",这次他发过来的数据表,不小心把人名的顺序给打乱了:
这次我们不能直接根据位置判断,不过只需要简单调整即可:
> 实际上,pandas 中的判断是根据行列索引自动对齐
案例4
有时候,同事不会给你完整的数据表,他只提供修改的记录:
这次你不再需要关心哪些被修改了,而是怎么把修改后的结果更新到"原始表"。
pandas 当然不会让你失望:
> 你会发现,即使是非常复杂的表头,也能完成这些操作,因为 DataFrame 可以包含各种多层行列索引。因此,这案例中的列顺序有变化,同样可以完成操作
总结