计算python中2个dataframe的匹配百分比

在Python中，可以使用不同的方法来计算两个DataFrame之间的匹配百分比。下面是一种常见的方法：

1. 首先，需要导入pandas库来处理DataFrame数据：

import pandas as pd

1. 假设我们有两个DataFrame，分别为df1和df2，它们包含相同的列名和相同数量的行：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'B': [4, 5, 7]})

1. 接下来，可以使用pandas的merge函数将两个DataFrame进行合并，并设置参数indicator=True来保留合并的信息：

merged = pd.merge(df1, df2, how='outer', indicator=True)

1. 然后，可以通过筛选出合并结果中的不同行来计算匹配百分比。首先，筛选出只存在于df1中的行：

only_df1 = merged[merged['_merge'] == 'left_only']

1. 然后，计算只存在于df1中的行占总行数的百分比：

percentage_df1 = len(only_df1) / len(df1) * 100

1. 同样地，可以筛选出只存在于df2中的行，并计算其占总行数的百分比：

only_df2 = merged[merged['_merge'] == 'right_only']
percentage_df2 = len(only_df2) / len(df2) * 100

1. 最后，可以计算两个DataFrame的匹配百分比，即两个DataFrame中相同行的数量占总行数的百分比：

matched = merged[merged['_merge'] == 'both']
percentage_matched = len(matched) / len(df1) * 100

综上所述，我们可以使用上述方法计算两个DataFrame的匹配百分比。这种方法适用于比较两个DataFrame中的数据差异，并可以根据需要进行进一步的处理和分析。

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