我有 2 個(gè)具有相同架構(gòu)和不同數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)幀。我想比較它們并獲取任何列具有不同值的所有行?！癲f1”：id Store is_open1 'Walmart' true2 'Best Buy' false3 'Target' true4 'Home Depot' true“df2”：id Store is_open1 'Walmart' false2 'Best Buy' true3 'Target' true4 'Home Depot' false我能夠得到差異，但我沒(méi)有得到所有的列，而只是那些已經(jīng)改變的列。所以我得到以下輸出：結(jié)果_df：id is_open is_open1 true false2 false true4 true false這是實(shí)現(xiàn)上述輸出的代碼：ne_stacked = (from_aoi_df != to_aoi_df).stack() changed = ne_stacked[ne_stacked]changed.index.names = ['id', 'col_changed']difference_locations = np.where(from_aoi_df != to_aoi_df)changed_from = from_aoi_df.values[difference_locations]changed_to = to_aoi_df.values[difference_locations]df5=pd.DataFrame({'from': changed_from, 'to': changed_to})df5但是，除了上述結(jié)果之外，我還想要添加 Store 列的所有相同列，因此我的預(yù)期輸出是：expected_result_df: id Store is_open_df1 is_open_df2 1 Walmart true false 2 Best Buy false true 4 Home Depot true false 我怎樣才能做到這一點(diǎn)？
3 回答
紫衣仙女
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使用熊貓merge功能
df = pd.merge(df1,df2[['id','is_open']],on='id')
過(guò)濾掉列不相等的is_open行
df = df[df["is_open_x"]!=df["is_open_y"]]
df
要rename列作為您的期望
df.rename(columns={"is_open_x":"is_open_df1","is_open_y":"is_open_df2"})
ITMISS
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這個(gè)怎么樣？
df1['is_open_df2'] = df2['is_open']expected_result_df = df1[df1['is_open'] != df1[is_open_df2']]
三國(guó)紛爭(zhēng)
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如果數(shù)據(jù)幀的長(zhǎng)度不同。這是你可以使用的東西。
new_df = pd.concat([df1, df2]).reset_index(drop=True) df = new_df.drop_duplicates(subset=['col1','col2'], keep=False)
這將為您提供一個(gè)名為 df 的數(shù)據(jù)框，其中僅包含不同的記錄。
其中 df1 和 df2 是您要比較的兩個(gè)數(shù)據(jù)框。
子集=要為其查找重復(fù)項(xiàng)的列列表。
keep= false 將刪除與其原始值相同的值。
keep=last 將保留第二個(gè)數(shù)據(jù)幀中的記錄。
keep=first 將保留第一個(gè)數(shù)據(jù)幀中的記錄。
如果數(shù)據(jù)幀的長(zhǎng)度相同
df=np.where(df1==df2,'true','false')
希望這可以幫助！！如果 df1 和 df2 具有唯一值，則有效……在使用此之前，您可以刪除其中存在的重復(fù)項(xiàng)。
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