在pandas中,可以使用merge()
函数根据列值和不同的dataframe索引来计算数据帧中的差异。
首先,我们需要将两个dataframe按照共同的列值进行合并。可以使用merge()
函数,并指定on
参数为共同的列名。例如,假设我们有两个dataframe:df1和df2,它们都有一个共同的列名为"key"。
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
接下来,我们可以通过比较合并后的dataframe的不同列来计算差异。可以使用apply()
函数结合lambda表达式来实现。例如,假设我们想计算"col1"列的差异,可以使用以下代码:
merged_df['diff'] = merged_df.apply(lambda row: row['col1_x'] - row['col1_y'], axis=1)
在上述代码中,"col1_x"和"col1_y"分别表示合并后的dataframe中来自df1和df2的"col1"列。
最后,我们可以根据需要选择保留差异值的行或列,并将结果保存到新的dataframe中。
以下是一个完整的示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data1 = {'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'col1': [1, 2, 3, 4]}
data2 = {'key': ['A', 'B', 'C', 'E'],
'col1': [2, 2, 4, 5]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
# 合并dataframe
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
# 计算差异
merged_df['diff'] = merged_df.apply(lambda row: row['col1_x'] - row['col1_y'], axis=1)
# 打印结果
print(merged_df)
输出结果为:
key col1_x col1_y diff
0 A 1 2 -1
1 B 2 2 0
2 C 3 4 -1
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