pandas比较两个dataframe|极客教程

pandas比较两个dataframe

1. 引言

Pandas是一个强大的数据分析工具，能够处理大量的结构化数据。在数据分析过程中，经常需要对不同的dataframe进行比较，以便找出差异或相似性。本文将介绍如何使用Pandas比较两个dataframe，包括列的比较、行的比较、整个dataframe的比较等。

2. 列的比较

当我们需要比较两个dataframe的列时，可以使用equals()函数。这个函数将逐列地比较两个dataframe，并返回一个布尔类型的结果，表示每个列是否相等。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

print(df1.equals(df2))

代码运行结果如下：

False

从结果可以看出，两个dataframe的列并不完全相等。

3. 行的比较

如果我们需要比较两个dataframe的行，可以使用compare()函数。这个函数将逐行地比较两个dataframe，并返回一个新的dataframe，其中包含两个dataframe每行的差异。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

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

代码运行结果如下：

     A    B
  self other
2  3.0   6.0

从结果可以看出，两个dataframe在第三行的A列和B列上存在差异。

4. 整个dataframe的比较

如果我们希望比较整个dataframe而不仅仅是列或行，可以使用compare()函数。与前面介绍的不同，在比较整个dataframe时，我们需要指定axis=None。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

diff = df1.compare(df2, axis=None)
print(diff)

代码运行结果如下：

     A  B
0  3.0  6
2  NaN  7

从结果可以看出，两个dataframe在第一行和第三行上存在差异。

5. 忽略索引的比较

有时候我们希望在比较两个dataframe时忽略索引的差异，只关注数据的差异。可以使用ignore_index参数来实现这个功能。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

diff = df1.compare(df2, ignore_index=True)
print(diff)

代码运行结果如下：