Bagaimana untuk Mengenalpasti Perbezaan Antara Dua Bingkai Data dalam Python?

Linda Hamilton
Lepaskan: 2024-10-19 21:12:01
asal
156 orang telah melayarinya

How to Identify Differences Between Two Dataframes in Python?

Membandingkan Dua Bingkai Data untuk Mengenalpasti Perbezaan

Untuk membandingkan dua bingkai data, df1 dan df2, dan menentukan perbezaan antara mereka, langkah berikut boleh diambil:

Memandangkan kod yang disediakan df1 != df2 hanya terpakai untuk bingkai data dengan baris dan lajur yang sama, pendekatan alternatif diperlukan. Menggabungkan dua bingkai data menjadi satu bingkai data, df, akan membolehkan perbandingan yang lebih teliti.

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.concat([df1, df2])</code>
Salin selepas log masuk

Setelah digabungkan, tetapkan semula indeks df untuk mengelakkan kemungkinan konflik indeks.

<code class="python">df = df.reset_index(drop=True)</code>
Salin selepas log masuk

Kumpulkan bingkai data mengikut setiap lajur untuk mengenal pasti rekod unik.

<code class="python">df_gpby = df.groupby(list(df.columns))</code>
Salin selepas log masuk

Ekstrak indeks rekod unik, dengan panjang kumpulan ialah 1.

<code class="python">idx = [x[0] for x in df_gpby.groups.values() if len(x) == 1]</code>
Salin selepas log masuk

Tapis berdasarkan kerangka data pada indeks unik untuk mendapatkan perbezaan antara df1 dan df2.

<code class="python">result = df.reindex(idx)</code>
Salin selepas log masuk

Kerangka data hasil yang terhasil akan mengandungi baris yang berada dalam df2 tetapi bukan dalam df1.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengenalpasti Perbezaan Antara Dua Bingkai Data dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!