使用 DataComPy 比较 Pandas 数据帧

简介

在数据分析和数据处理过程中，经常需要比较来自不同来源或不同时间段的数据，以查找差异或数据质量问题。Pandas 是 Python 中使用广泛的数据处理库，但是其默认提供的数据比较功能相对较弱。DataComPy 则是一个专门用于 Pandas 数据比较的库，提供了更多的功能和定制化选项。

安装

DataComPy 可以通过 pip 安装:

pip install datacompy

使用示例

首先，我们需要导入 Pandas 和 DataComPy 包，并创建两个测试数据框：

import pandas as pd
from datacompy import Compare

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
                    
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1_', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0_', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2_', 'D3']})

这里创建了两个数据框 df1 和 df2，它们有四列 A、B、C、D，四行分别表示 A0、A1、A2、A3。

接下来，我们使用 DataComPy 中的 Compare 函数，对比这两个数据框：

compare = Compare(df1, df2, join_columns='A')
print(compare.report())

这里将 df1 和 df2 按列 A 进行了合并对比，并输出比较报告：

DataComPy Comparison
--------------------

DataFrame Summary
-----------------

  DataFrame 1
    Columns: ['A', 'B', 'C', 'D']
    Shape: (4, 4)

  DataFrame 2
    Columns: ['A', 'B', 'C', 'D']
    Shape: (4, 4)

Column Summary
--------------

Number of columns in common: 4
Number of columns in DataFrame 1 but not in DataFrame 2: 0
Number of columns in DataFrame 2 but not in DataFrame 1: 0

Row Summary
-----------

Matched on: A
Any duplicates on match column (A)?: No
Absolute Tolerance: 0
Relative Tolerance: 0
Number of rows in common: 4
Number of rows in DataFrame 1 but not in DataFrame 2: 0
Number of rows in DataFrame 2 but not in DataFrame 1: 0

Number of rows with some compared columns unequal: 4
Number of rows with all compared columns equal: 0

Column Comparison
-----------------

Number of columns compared with some values unequal: 3
Number of columns compared with all values equal: 1

Total time elapsed: 0.020891904830932617 seconds

结论

通过比较报告我们可以发现，两个数据框共有四列、四行；其中第二个数据框 df2 中的 B、C、D 列，分别有一些值与 df1 不同。DataComPy 还提供了许多其他比较选项和功能，可以根据需要进行调整和使用。