两个数据帧之间的熊猫差异 - Python

简介

熊猫是Python中一个非常流行的数据处理库，常用来读取和分析数据，以及进行数据清理和转换。在实际开发中，我们经常需要对不同的数据框进行比较，以便找到它们之间的差异。本文将介绍如何使用Python中的Pandas库来比较两个数据框之间的差异

如何比较两个数据框之间的差异

Pandas库中提供了compare()方法，可以比较两个数据框之间的差异。这个函数返回一个包含三个字段的数据框：左侧的数据框、右侧的数据框以及两个数据框之间的差异。

示例代码:

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                   'value': [1,2,3,4]})
df2 =  pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                   'value': [5,6,7,8]})

df_diff = df1.compare(df2)
print(df_diff)

输出结果:

| | key | value_1 | value_2 | | - | - | - | - | | 1 | A | 1.0 | NaN | | 2 | C | 3.0 | NaN | | 4 | E | NaN | 7.0 | | 5 | F | NaN | 8.0 |

在输出结果中，key字段表示数据框的键，value_1指的是左侧数据框中该行的值，value_2指的是右侧数据框中该行的值。如果某一行在其中一个数据框中不存在，则该行在另一个数据框中的值被视为缺失值。

总结

本文介绍了如何使用Python中的Pandas库来比较两个数据框之间的差异。通过使用compare()方法，可以轻松地找到两个数据框之间的差异，以优化数据分析和处理的过程。