如何从两个数据帧中找到不同行数的近似闭合值？

从两个数据帧中找到不同行数的近似闭合值，可以通过以下步骤实现：

首先，将两个数据帧进行合并，可以使用合并操作符（如concat、merge等）将两个数据帧按行或列进行合并，得到一个包含所有数据的新数据帧。
接下来，使用数据帧的groupby方法，按照行进行分组。可以选择一个或多个列作为分组依据。
对于每个分组，计算每行的近似闭合值。可以使用数据帧的apply方法，传入一个自定义函数来计算每行的近似闭合值。该函数可以使用数值计算、统计方法或其他算法来实现。
将计算得到的近似闭合值与原始数据帧进行比较，找到不同行数的近似闭合值。可以使用数据帧的比较操作符（如==、!=等）进行比较，得到一个布尔型的数据帧。
最后，根据布尔型数据帧中的True值，筛选出不同行数的近似闭合值。可以使用数据帧的loc方法，传入布尔型条件来进行筛选。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设有两个数据帧 df1 和 df2

# 合并两个数据帧
df = pd.concat([df1, df2])

# 按行进行分组
groups = df.groupby(['column1', 'column2'])

# 自定义函数计算每行的近似闭合值
def calculate_closure(row):
    # 进行计算，得到近似闭合值
    closure_value = ...

    return closure_value

# 计算每个分组的近似闭合值
df['closure_value'] = groups.apply(calculate_closure)

# 比较近似闭合值与原始数据帧
diff_rows = df['closure_value'] != df1['closure_value']

# 筛选出不同行数的近似闭合值
diff_values = df.loc[diff_rows, 'closure_value']

# 打印结果
print(diff_values)

在这个示例代码中，需要根据实际情况自定义计算闭合值的函数，并根据具体的数据帧结构和列名进行相应的调整。