Python | 熊猫 dataframe.ne()介绍

简介

dataframe.ne() 是 pandas 库中的一个函数，用于比较两个数据框中的元素是否相同，并返回比较结果。ne 指的是“not equal”（不等于），即返回两个数据框中元素不同的位置。

语法

dataframe.ne(other, level=None, fill_value=None, axis=1)

参数

• other：与 datafame 进行比较的数据框或标量；
• level：如果数据框是 MultiIndex 格式，level 可以指定比较的层级；
• fill_value：指定缺失值用于填充数据，缺省值为 None；
• axis：指定比较的轴，0 表示按行比较，1 表示按列比较。

返回值

一个布尔类型的数据框，表示两个数据框中的元素是否相同。元素相同则为 False，元素不同则为 True。

实例演示

以下代码演示了如何使用 dataframe.ne() 比较两个数据框中的元素，并返回比较结果：

import pandas as pd

# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'B': [4, 5, 7]})

# 比较两个数据框
result = df1.ne(df2)

print(result)

# 输出：
#        A      B
# 0  False  False
# 1  False  False
# 2   True   True

从代码输出可以看出，在比较结果中，数据框中第3行的元素 '3' 和 '6' 在 df1 和 df2 中分别被标为 'True'，表示它们在两个数据框中的位置不同。

包含缺失值的数据框比较

在比较包含缺失值的数据框时，我们可以通过 fill_value 参数指定缺失值的填充值。例如，在以下代码中，我们将缺失值用数字 0 填充，并比较两个数据框：

import pandas as pd

# 创建两个包含缺失值的数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, pd.NaT], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, pd.NaT], 'B': [4, 5, 7]})

# 比较两个数据框，使用 0 填充缺失值
result = df1.ne(df2, fill_value=0)

print(result)

# 输出：
#         A      B
# 0   False  False
# 1   False  False
# 2  False   True

注意，由于我们将缺失值用数字 0 填充，因此在比较结果中，数据框中第3行的元素 'NaT' 和 '6' 在 df1 和 df2 中分别被标为 'False' 和 'True'，表示它们在两个数据框中的位置不同。