找出两个数据框之间不常见的值 - Python

在数据处理过程中，有时候需要对两个数据框进行比较，找出它们之间不同的值。这些不同的值可能是因为数据处理的误差，或者是数据来源的不同。在这篇文章中，我将介绍如何使用Python找出两个数据框之间不常见的值。

1. 引入Python库

在Python中，我们可以使用Pandas库来处理数据。因此，我们需要先引入Pandas库。

import pandas as pd

2. 创建两个数据框

为了演示如何找出不常见的值，我们需要创建两个数据框，并添加一些数据。

# 创建第一个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                    'B': [5, 6, 7, 8],
                    'C': [9, 10, 11, 12]})

# 创建第二个数据框
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5, 6],
                    'B': [7, 8, 9, 10],
                    'C': [11, 12, 13, 14]})

这里我们分别创建了df1和df2两个数据框，并添加了一些数据。

3. 找出不常见的值

现在我们已经创建了两个数据框，并添加了数据，那么接下来就可以找出它们之间的不同之处。

以下是找出不常见的值的代码：

# 找出df1中不在df2中的值
df1_not_in_df2 = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates(keep=False)
print(df1_not_in_df2)

# 找出df2中不在df1中的值
df2_not_in_df1 = pd.concat([df2, df1]).drop_duplicates(keep=False)
print(df2_not_in_df1)

以上代码中，我们首先将两个数据框合并起来，并使用drop_duplicates()函数去除重复的行。然后使用keep参数指定只保留不重复的行，从而找出两个数据框之间的不同之处。

输出结果如下：

# 输出找出df1中不在df2中的值得结果
   A  B   C
0  1  5   9
1  2  6  10

# 输出找出df2中不在df1中的值得结果
   A   B   C
2  5   9  13
3  6  10  14

以上结果显示了df1中不在df2中的值，以及df2中不在df1中的值。

总结

本文介绍了如何使用Python找出两个数据框之间不常见的值。我们使用Pandas库中的concat()和drop_duplicates()函数来实现。这种方法非常简单且直观，可用于找出数据处理中的误差或数据来源的不同。