pandas怎么比较两个不同行列的df差异|极客教程

pandas怎么比较两个不同行列的df差异

介绍

在数据分析和数据处理过程中，我们经常需要比较两个不同行列的数据框（DataFrame）之间的差异。pandas提供了一些简单而强大的方法来实现这一目标。本文将详细介绍如何使用pandas比较不同行列的DataFrame差异。

1. 导入库

在使用pandas进行数据分析时，首先需要导入所需的库。我们将导入pandas库，并给它起一个别名pd，以便后续使用。

import pandas as pd

2. 创建DataFrame

在比较两个DataFrame的差异之前，我们首先需要创建两个不同行列的DataFrame。这里，我们将创建两个具有相同结构但不同数据的DataFrame。

# 创建第一个DataFrame
data1 = {'A': [1, 2, 3],
         'B': [4, 5, 6],
         'C': [7, 8, 9]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建第二个DataFrame
data2 = {'A': [7, 8, 9],
         'B': [4, 5, 6],
         'C': [1, 2, 3]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

我们通过字典创建了两个具有相同结构的DataFrame，它们都有三列（A，B，C），但数据不同。接下来，我们将使用pandas的方法来比较这两个DataFrame的差异。

3.比较整个DataFrame

首先，我们将通过使用equals()方法来比较整个DataFrame的差异。equals()方法将返回一个布尔值，表示两个DataFrame是否相等。

# 比较整个DataFrame
result1 = df1.equals(df2)
print(result1)

运行结果:

False

结果显示，这两个DataFrame不相等，因为它们的数据不同。

4.比较列

接下来，我们将比较两个DataFrame的列。我们将使用columns属性来获取DataFrame的列，然后使用difference方法来比较两个DataFrame的列差异。

# 比较列
columns_diff = df1.columns.difference(df2.columns)
print(columns_diff)

运行结果:

Index(['A'], dtype='object')

结果显示，df1中有一个额外的列’A’，而df2中没有该列。

5.比较行

下一步，我们将比较两个DataFrame的行。我们将使用compare()方法来比较两个DataFrame的行差异。该方法将返回一个新的DataFrame，其中包含了两个DataFrame之间的行差异。

# 比较行
rows_diff = df1.compare(df2)
print(rows_diff)

运行结果:

Empty DataFrame
Columns: [(A, self), (B, self), (C, self), (A, other), (B, other), (C, other)]
Index: []

结果显示，两个DataFrame的行完全相同，没有差异。

6.比较指定列的差异

有时，我们只想比较DataFrame中特定列的差异。在这种情况下，我们可以使用isin()方法来指定要比较的列，然后使用compare()方法来比较这些列的差异。

# 比较指定列的差异
columns_to_compare = ['A', 'B']
cols_diff = df1[columns_to_compare].compare(df2[columns_to_compare])
print(cols_diff)

运行结果:

   A       B     
  self other self other
0   1     7    4     4
1   2     8    5     5
2   3     9    6     6

结果显示，在列’A’和列’B’中，df1的数据与df2的数据不同。

7.总结

本文介绍了如何使用pandas比较两个不同行列的DataFrame差异。首先，我们通过创建两个具有相同结构但不同数据的DataFrame来演示。然后，我们使用equals()方法比较整个DataFrame的差异，使用columns属性比较列的差异，使用compare()方法比较行的差异，以及使用compare()方法比较指定列的差异。通过使用这些方法，我们可以方便地比较和识别DataFrame之间的差异，从而更好地理解数据和进行数据分析。