pandas compare函数

pandas compare函数

compare() 函数是 Pandas 库中的一个方法，用于比较两个 DataFrame 或 Series 之间的差异。该方法返回一个新的 DataFrame 或 Series，其中包含原始对象之间的差异。

在实际工作中，经常会遇到需要比较两个数据集之间的差异，以便及时发现数据的变化并进行相应的处理。compare() 函数可以帮助我们快速、方便地完成这项任务。

使用方法

compare() 函数的使用方法非常简单，只需调用该方法然后传入另一个 DataFrame 或 Series 作为参数即可。下面是该方法的基本语法：

df1.compare(df2)

其中 df1 和 df2 分别为要比较的两个 DataFrame 或 Series 对象。

返回结果

调用 compare() 方法后，将返回一个新的 DataFrame 或 Series，其结构与原始对象相同，但其中的每个元素都是一个元组，表示对应位置的两个值的差异情况。元组的格式为 (df1_value, df2_value)，其中 df1_value 表示第一个对象中的值，df2_value 表示第二个对象中的值。

如果两个对象在对应位置上的值相同，则元组的值为 (NaN, NaN)。如果两个对象在对应位置上的值不同，则元组的值为 (df1_value, df2_value)。

示例

下面将通过一个示例来演示 compare() 方法的使用。

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame 对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c']})

df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 3],
                    'B': ['a', 'c', 'c']})

# 比较两个 DataFrame 对象
diff = df1.compare(df2)

print(diff)

运行上述代码后，将输出两个 DataFrame 对象之间的差异情况，结果如下：

     A        B
  self other self other
1    2     3  b     c

因为 df1 和 df2 在第二行的 ‘A’ 列和 ‘B’ 列上有不同的值，所以结果中只会显示这一行的差异情况。

注意事项

• compare() 方法默认会忽略索引对齐，只比较两个对象在相同位置上的值。如果需要考虑索引对齐的情况，可以设置 align_axis 参数为 axis=0 或 axis=1。
• compare() 方法可以用于比较两个 Series 对象，用法与比较 DataFrame 对象相同。
• 如果两个对象的结构不一样，则无法直接比较，需要先对它们进行对齐或者重塑。

通过使用 compare() 方法，我们可以快速准确地比较两个数据集之间的差异，帮助我们及时发现数据变化并进行相应的处理。这对于数据分析和数据清洗等工作非常有帮助。