极客笔记如何使用Python Pandas比较带有缺失值的两个数据框(DataFrames)
Python Pandas是一种强大的数据处理工具，可用于在Python中创建和处理大数据集。无论是处理非结构化数据还是结构化数据，Pandas都能快速、灵活和高效地完成任务。但是，当我们需要比较两个带有缺失值的数据框时，问题就变得有些复杂。本文将介绍如何使用Pandas比较两个带有缺失值的数据框。
导入必要的模块
在开始编写代码之前，要确保先导入所需的模块。我们需要导入pandas和numpy模块。numpy是Python的一个扩展库，用于支持大多数数值计算，pandas是基于numpy的一个扩展库，用于数据分析和处理。
import pandas as pd
import numpy as np
创建两个带有缺失值的数据框
为了演示我们的示例代码，我们将首先创建两个带有缺失值的数据框。请注意，我们使用了numpy中的nan()函数来创建缺少数据的区域。
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
'B': [5, np.nan, 7, 8],
'C': [np.nan, 10, 11, np.nan]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 3, np.nan, 4],
'B': [5, np.nan, 7, np.nan],
'C': [np.nan, 10, 11, np.nan]})
比较两个数据框
比较两个带有缺失值的数据框时，我们需要使用Pandas的equals()函数。equals()函数比较两个数据框的所有单元格，并返回一个指示两个数据框是否相等的布尔值。因此，我们可以将equals()函数应用于两个数据框，并显示比较的结果。
print(df1.equals(df2))
输出：
False
这告诉我们，这两个数据框不相等。但是，它没有告诉我们哪些行或列不相等，因为它只是比较了两个数据框的所有单元格。让我们尝试找出两个数据框的不同之处。
找出两个数据框的不同之处
要找出两个数据框的不同之处，我们需要使用Pandas的compare()函数。该函数将比较两个数据框的每个单元格，并返回一个包含比较结果的数据框。我们可以传入如下参数进行比较：
- 对齐轴：数据框列的名称。
- 两个数据框
- 如何对比：‘eq’表示相等，‘ne’表示不相等，‘lt’表示小于，‘le’表示小于等于，‘gt’表示大于，‘ge’表示大于等于。
- 比较结果的数据框的列名称（可选）。
compare = df1.compare(df2)
print(compare)
输出：
A B
self other self other
1 2.0 3.0 NaN NaN
2 NaN NaN 7.0 NaN
从输出中，我们可以看出在第一行和第二行中，df1和df2之间的A列和B列具有不同的值。在第一行中，df1的A列的值为2，df2的A列的该值为3；B列中有缺失值。在第二行中，df1的B列的值为7，而df2的B列的值为缺失值。在其他的单元格中没有任何不同之处。
将结果保存到CSV
最后，我们将结果保存到CSV文件，以便以后查看和分析。我们需要使用Pandas的to_csv()函数来把结果保存到CSV文件中。该函数接受文件路径和文件名作为参数。例如，以下代码将结果保存在名为“compare.csv”的文件中。
compare.to_csv('compare.csv', index=False)
结论
在Python中使用Pandas比较带有缺失值的两个数据框是容易的。我们只需要使用equals()函数比较两个数据框，然后使用compare()函数找出它们的不同之处。在进行比较时，我们需要注意指定对齐轴的名称，并使用正确的比较方式。最后，我们可以使用to_csv()函数将结果保存到CSV文件中，以便以后查看和分析。