并排輸出兩個Pandas數(shù)據(jù)幀的差異 - 突出顯示差異我試圖突出顯示兩個數(shù)據(jù)幀之間的確切變化。假設(shè)我有兩個Python Pandas數(shù)據(jù)幀："StudentRoster Jan-1":id Name score isEnrolled Comment111 Jack 2.17 True He was late to class112 Nick 1.11 False Graduated113 Zoe 4.12 True "StudentRoster Jan-2":id Name score isEnrolled Comment111 Jack 2.17 True He was late to class112 Nick 1.21 False Graduated113 Zoe 4.12 False On vacation我的目標(biāo)是輸出一個HTML表：標(biāo)識已更改的行（可以是int，float，boolean，string）輸出具有相同，OLD和NEW值的行（理想情況下輸入到HTML表中），以便消費(fèi)者可以清楚地看到兩個數(shù)據(jù)幀之間發(fā)生了哪些變化："StudentRoster Difference Jan-1 - Jan-2": id Name score isEnrolled Comment112 Nick was 1.11| now 1.21 False Graduated113 Zoe 4.12 was True | now False was "" | now "On vacation"我想我可以逐行和逐列比較，但有更簡單的方法嗎？
3 回答
慕桂英3389331
TA貢獻(xiàn)2036條經(jīng)驗 獲得超8個贊
第一部分類似于Constantine，你可以得到哪些行為空的布爾值*：
In [21]: ne = (df1 != df2).any(1)In [22]: neOut[22]:0 False1 True2 Truedtype: bool
然后我們可以看到哪些條目已更改：
In [23]: ne_stacked = (df1 != df2).stack()In [24]: changed = ne_stacked[ne_stacked]In [25]: changed.index.names = ['id', 'col']In [26]: changedOut[26]:id col1 score True2 isEnrolled True Comment Truedtype: bool
這里第一個條目是索引，第二個條目是已更改的列。
In [27]: difference_locations = np.where(df1 != df2)In [28]: changed_from = df1.values[difference_locations]In [29]: changed_to = df2.values[difference_locations]In [30]: pd.DataFrame({'from': changed_from, 'to': changed_to}, index=changed.index)Out[30]:
from to
id col1 score 1.11 1.212 isEnrolled True False
Comment None On vacation*注：這一點(diǎn)很重要df1，并df2在這里分享相同的索引。為了克服這種歧義，您可以確保只使用共享標(biāo)簽df1.index & df2.index，但我想我會將其作為練習(xí)。
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