Pandas 两个数据框的差异

在本文中，我们将介绍Pandas两个数据框的差异。我们将先介绍什么是数据框，然后讨论两个数据框的差异。最后，我们将演示如何使用Pandas进行数据框比较。

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数据框

Pandas中最常用的数据结构是数据框（DataFrame）。一个数据框可以看作是一个类似于Excel表格的二维数据结构。Pandas的数据框有以下特点：

• 每一列都是一个Series对象，可以包含不同的数据类型
• 每一行都是一个索引（index），可以是整数、字符串、时间序列等
• 可以使用标签或位置进行选择、切片或筛选

以下是一个包含学生信息的数据框示例：

两个数据框的差异

两个数据框的差异指的是它们的数据内容不完全相同。在实际应用中，经常需要比较两个数据框之间的差异，以便找出数据的变化或错误。两个数据框的差异可以分为以下几类：

行差异

两个数据框中的某些行可能只出现在其中一个数据框中，或者在两个数据框中出现的顺序不同。可以将数据框中的行视为一个集合，那么两个数据框之间的行差异可以通过求两个集合的差集来实现。下面是一个示例，假设我们有两个包含同样学生信息的数据框：

数据框1：

数据框2：

两个数据框之间的行差异包括数据框1中的“王五”行和数据框2中的“赵六”行。我们可以使用Pandas的
“`concat“`和“`drop_duplicates“`方法来找出行差异，具体实现如下：

# 拼接两个数据框
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 按照姓名、年龄、性别和分数列的值去重
diff_df = merged_df.drop_duplicates(subset=["姓名", "年龄", "性别", "分数"], keep=False)

# 将差异结果拆分为数据框1和数据框2的差异
diff1 = diff_df[~diff_df.isin(df2)].dropna()
diff2 = diff_df[~diff_df.isin(df1)].dropna()

上述代码将两个数据框先进行拼接，然后按照“姓名”、“年龄”、“性别”和“分数”列的值进行去重。最后，将去重后的结果与原来的两个数据框进行比较，就可以得到数据框1和数据框2之间的行差异。

列差异

两个数据框中的某些列可能只出现在其中一个数据框中，或者在两个数据框中出现的顺序不同。可以将数据框中的列视为一个集合，那么两个数据框之间的列差异可以通过求两个集合的差集来实现。下面是一个示例，假设我们有两个包含同样学生信息的数据框：

数据框1：

数据框2：

两个数据框之间的列差异包括数据框1中的“年龄”和“性别”列以及数据框2中的“年龄”和“性别”列。我们可以使用Pandas的
“`columns“`属性来找出列差异，具体实现如下：

# 求两个数据框的列集合的差集
col_diff = set(df1.columns).symmetric_difference(set(df2.columns))

# 将差集拆分为数据框1和数据框2的差异
diff1 = df1[list(col_diff - set(df2.columns))]
diff2 = df2[list(col_diff - set(df1.columns))]

上述代码先使用
“`symmetric_difference“`方法求出两个数据框的列集合的差集，然后将差集拆分为数据框1的列差异和数据框2的列差异。

单元格差异

两个数据框中的某些单元格可能只在其中一个数据框中存在，或者在两个数据框中的值不完全相同。可以使用Pandas的
“`compare“`方法来比较两个数据框的每个单元格。“`compare“`方法将返回一个新的数据框，其中每个单元格的值都表示两个数据框中相同位置单元格的比较结果。下面是一个示例，假设我们有两个包含同样学生信息的数据框：

数据框1：

数据框2：

可以使用
“`compare“`方法来找出两个数据框中的单元格差异，具体实现如下：

# 比较两个数据框
compared_df = df1.compare(df2)

# 将差异结果拆分为数据框1和数据框2的差异
diff1 = compared_df[compared_df[df1.columns[0]] != 0]
diff2 = compared_df[compared_df[df2.columns[0]] != 0]
print("数据框1和数据框2的差异：\n", diff1, "\n", diff2)

上述代码使用
“`compare“`方法比较两个数据框，并将比较结果存储在一个新的数据框中。然后，将比较结果拆分成数据框1和数据框2的差异，并输出结果。

总结

本文介绍了Pandas两个数据框的差异，包括行差异、列差异和单元格差异。行差异可以通过求两个集合的差集来实现，列差异可以通过求两个集合的差集来实现，单元格差异可以使用
“`compare“`方法来实现。了解两个数据框之间的差异有助于我们发现数据中的变化和错误，从而更好地分析数据。