Comment identifier et afficher facilement les différences entre les DataFrames

DDD
Libérer: 2024-10-22 20:50:05
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How to Easily Identify and Display Differences Between DataFrames

Comparez les DataFrames et affichez les différences côte à côte

Dans le but d'identifier les écarts de données, il est souvent nécessaire de comparer deux dataframes et mettre en évidence les changements entre eux. Prenons l'exemple suivant :

"StudentRoster Jan-1":
id    Name   score                    isEnrolled           Comment
111   Jack   2.17                     True                 He was late to class
112   Nick   1.11                     False                Graduated
113   Zoe    4.12                     True

"StudentRoster Jan-2":
id    Name   score                    isEnrolled           Comment
111   Jack   2.17                     True                 He was late to class
112   Nick   1.21                     False                Graduated
113   Zoe    4.12                     False                On vacation
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Pour obtenir le résultat souhaité, déterminez d'abord les lignes qui ont subi des modifications :

ne = (df1 != df2).any(1)
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Ensuite, identifiez les entrées spécifiques qui ont changé :

ne_stacked = (df1 != df2).stack()
changed = ne_stacked[ne_stacked]
changed.index.names = ['id', 'col']
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Procédez à l'extraction des valeurs originales et mises à jour pour les entrées modifiées :

difference_locations = np.where(df1 != df2)
changed_from = df1.values[difference_locations]
changed_to = df2.values[difference_locations]
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Enfin, présentez les différences dans un format tabulaire convivial :

pd.DataFrame({'from': changed_from, 'to': changed_to}, index=changed.index)
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Cette approche fournit un résumé complet des différences entre deux trames de données, mettant en évidence à la fois les valeurs modifiées et leurs emplacements, permettant une analyse rapide et efficace des écarts de données.

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