Pandas 寻找两个数据框之间的差异

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas找出两个数据框之间的差异。数据框在数据分析中经常用到，通常和其他数据框进行比较以检查数据的一致性。比较数据框可以找到表格中不匹配的数据，因此非常有用。

阅读更多：Pandas 教程

Pandas简介

Pandas是基于NumPy的Python库，用于数据操作和数据分析。它包含了数据结构和数据分析工具，用于读取、清洗、转换和操作数据。Pandas中的数据结构主要有Series和DataFrame，其中DataFrame是一种二维表格结构，用于处理表格数据。DataFrame的列可以是不同的数据类型，但是同一列必须是相同的数据类型。

导入数据

为了演示数据框之间的差异，我们将使用两个数据框作为例子。首先，我们需要导入Pandas库和两个数据集。

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('data1.csv')
df2 = pd.read_csv('data2.csv')

这里我们将两个CSV文件读入数据框“df1”和“df2”。我们将比较这两个数据框，找出它们之间的差异。

比较两个数据框

我们可以使用compare()函数来比较两个数据框之间的差异。这个函数将返回一个新的数据框，其中包含两个原始数据框不同的值。

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

输出：

     A   B     C
0  NaN   2   NaN
2  3.0 NaN  30.0

这个结果显示了df1和df2之间的差异。在这个例子中，有两行和两列之间的不同之处。

我们还可以只比较某些列而不是所有列。将要比较的列名作为compare()函数的参数传递即可。

diff = df1.compare(df2, subset=['A', 'C'])
print(diff)

输出：

     A   C
0  NaN NaN
2  3.0 NaN

这个结果只显示“A”和“C”列之间的差异（比较值为NaN表示值不存在或缺失）。

删除差异数据

有时候我们想要删除数据框中不匹配的行或列，可以使用drop()函数。举个例子，如果我们想要删除所有不匹配的行，可以使用以下代码。

diff_rows = diff.dropna()
print(diff_rows)

这个代码将会删除不匹配的行并输出结果：

Empty DataFrame
Columns: [A, C]
Index: []

由于本例中只有一个匹配的行，所以删除所有不匹配的行后，结果为空。

我们也可以用drop()函数删除不匹配的列。例如，使用以下代码可以删除数据框中的不匹配列。

diff_cols = diff.dropna(axis=1)
print(diff_cols)

这个代码将删除所有不匹配的列并输出结果：

   B
0   2
2 NaN

我们可以看到只有“B”列是匹配的。

替换差异数据

我们也可以用replace()函数或fillna()函数来替换差异数据。例如，使用以下代码将所有不匹配的值替换为“-1”。

replaced = diff.replace(to_replace=np.nan, value=-1)
print(replaced)

输出：

     A  B   C
0 -1.0  2  -1
2  3.0 -1  30

我们可以看到，现在所有的不匹配值都变成了“-1”。

另外，fillna()函数可以实现与replace()函数类似的功能，只不过它是针对缺失值的。使用以下代码将所有的缺失值替换为“-1”。

filled = diff.fillna(-1)
print(filled)

输出：

     A  B   C
0 -1.0  2  -1
2  3.0 -1  30

现在所有的缺失值都被替换为了“-1”。

保存差异数据

最后，我们可以使用to_csv()函数将差异数据保存到一个新的CSV文件中。

diff.to_csv('diff.csv', index=False)

这个代码将会将差异数据保存到一个名为“diff.csv”的文件中，并且不添加行索引。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas找出两个数据框之间的差异。我们使用了compare()函数来比较两个数据框并找到它们之间的不同之处。我们还学习了如何删除不匹配的行或列，如何替换差异数据，并将差异数据保存到新的文件中。