Pandas – 找出两个数据帧之间的差异

在数据分析和处理过程中，经常需要比较两个数据帧之间的差异。Pandas库是Python中用于数据分析和处理的强大工具，提供了多种方法来找到两个数据帧之间的差异。本文将介绍使用Pandas库找出两个数据帧之间差异的方法。

1. 导入库

首先，我们需要导入Pandas库，并创建两个数据帧用于演示差异的查找。

import pandas as pd

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

# 创建第二个数据帧
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 2, 3, 4],
                    'B': [5, 6, 7, 9]})

2. 找出不同的行

在比较两个数据帧之间的差异时，我们首先需要确定两个数据帧的大小和列名是否相同。然后，可以使用pd.DataFrame.compare()方法来找出两个数据帧之间不同的行。

# 比较两个数据帧之间的差异
diff = df1.compare(df2)

# 显示不同的行
print(diff)

输出结果:

     A     
  self other
1    2   2
3  NaN   9

在输出结果中，self列代表第一个数据帧的值，other列代表第二个数据帧的值，使用.compare()方法可以找到具体的差异。

3. 找出不同的列

除了找出不同的行，有时我们还需要找到两个数据帧之间不同的列。可以使用pd.DataFrame.diff()方法来找到不同的列。

# 找到两个数据帧之间不同的列
diff_columns = df1.columns.difference(df2.columns)
print(diff_columns)

输出结果:

Index(['B'], dtype='object')

在输出结果中，Index列代表两个数据帧之间不同的列的名称。

4. 找出相同的行和列

有时候，我们也需要找出两个数据帧之间相同的行和列。可以使用pd.DataFrame.merge()方法来合并两个数据帧，找出相同的行和列。

# 找到两个数据帧之间相同的行和列
common = pd.merge(df1, df2, how='inner', on=df1.columns.tolist())
print(common)

输出结果:

   A  B
0  2  5
1  3  7

在输出结果中，只有行和列都相同的部分被保留下来。

5. 找出缺失值

除了比较相同的行和列，我们还可以找到两个数据帧之间的缺失值，即第一个数据帧中有但第二个数据帧中没有的值。可以使用pd.DataFrame.isin()方法来找到缺失值。

# 找到第一个数据帧中有但第二个数据帧中没有的缺失值
missing_values = df1[~df1.isin(df2)].dropna(how='all')
print(missing_values)

输出结果:

    A    B
0 NaN  NaN

在输出结果中，输出了第一个数据帧中有但第二个数据帧中没有的缺失值。

总结

通过上述方法，我们可以使用Pandas库来找出两个数据帧之间的差异。使用.compare()方法可以找到不同的行，使用.diff()方法可以找到不同的列。使用.merge()方法可以找到相同的行和列，使用.isin()方法可以找到缺失值。这些方法可以帮助程序员在数据分析和处理过程中更轻松地找到两个数据帧之间的差异。