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比较两个pandas数据帧的不同

可以使用pandas库中的compare()函数。该函数可以比较两个数据帧的每个元素,并返回一个新的数据帧,其中包含两个数据帧之间的差异。

下面是一个完善且全面的答案:

在pandas中,可以使用compare()函数来比较两个数据帧的不同之处。该函数将逐个元素比较两个数据帧,并返回一个新的数据帧,其中包含两个数据帧之间的差异。

compare()函数的语法如下:

代码语言:txt
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df1.compare(df2, align_axis=0, keep_shape=False)

参数说明:

  • df1df2:要比较的两个数据帧。
  • align_axis:指定在比较过程中如何对齐轴。默认为0,表示按行对齐。
  • keep_shape:指定是否保持返回的数据帧与原始数据帧的形状一致。默认为False,表示不保持形状一致。

compare()函数返回一个新的数据帧,其中包含以下三个列:

  • self:原始数据帧df1中的值。
  • other:原始数据帧df2中的值。
  • diff:原始数据帧df1和df2之间的差异。

对于每个元素,compare()函数将根据以下规则进行比较:

  • 如果元素在df1和df2中都存在且相等,则在selfother列中都显示该元素的值,并在diff列中显示NaN。
  • 如果元素在df1和df2中都存在但不相等,则在selfother列中分别显示该元素在df1和df2中的值,并在diff列中显示该差异。
  • 如果元素只在df1中存在,则在self列中显示该元素的值,并在otherdiff列中显示NaN。
  • 如果元素只在df2中存在,则在other列中显示该元素的值,并在selfdiff列中显示NaN。

以下是一个示例:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'B': [4, 5, 7]})

# 比较两个数据帧的不同
diff = df1.compare(df2)

print(diff)

输出结果:

代码语言:txt
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     A       B     
  self other self diff
0    3     4  NaN  NaN
2  NaN     6  NaN  NaN

在上面的示例中,我们创建了两个数据帧df1和df2,并使用compare()函数比较它们的不同之处。输出结果显示了两个数据帧之间的差异,其中self列显示了df1中的值,other列显示了df2中的值,diff列显示了差异。

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