极客笔记Pandas 比较两个数据框并获取差异
在本文中，我们将介绍如何使用Pandas比较两个数据框并获取它们之间的差异。当我们有两个数据框，并且想要检查它们之间的不同之处时，比较它们是一个常见的任务。Pandas提供了一些方法可以比较数据框之间的差异，并返回表示差异的新数据框。
阅读更多：Pandas 教程
使用DataFrame.eq()函数比较
DataFrame.eq()函数是一个很有用的比较工具。它返回一个布尔值数据框，用于表示两个数据框是否相等。以下是一个示例，说明如何使用DataFrame.eq()函数来比较两个数据框：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 7], 'C': [7, 8, 9]})
comparison = df1.eq(df2)
print(comparison)
结果将是一个布尔值数据框，用于表明两个数据框在相应的位置上是否相等。在本例中，除了第二个数据框的’B’列之外，所有列都相等。
使用DataFrame.compare()函数比较
Pandas 1.0.0版本引入了DataFrame.compare()函数，它可以比较两个数据框中相同位置的元素。使用DataFrame.compare()函数，可以设置多个参数，使其以不同的方式比较两个数据框。以下是一些示例：
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 3], 'B': [4, 5, 5], 'C': [7, 8, 9]})
# 比较两个数据框中的值，返回比较结果
comparison = df1.compare(df2)
print(comparison)
# 比较两个数据框中的值，返回差异的地方
comparison = df1.compare(df2, keep_shape=True)
print(comparison)
# 比较两个数据框中的值，返回与df1不同的地方
comparison = df1.compare(df2, keep_shape=True).where(np.logical_not(pd.isna))
print(comparison)
第一个示例中，DataFrame.compare()函数比较了两个数据框中的值，并返回了比较结果。第二个示例使用keep_shape=True参数，返回差异的地方。第三个示例比较两个数据框中的值，并返回与df1不同的地方。
使用join函数比较
我们还可以使用Pandas的join函数比较两个数据框。join函数可以将两个数据框在共同列的元素上合并。以下是一个示例，说明如何使用Pandas的join函数来比较两个数据框：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 7], 'C': [7, 8, 9]})
# 将两个数据框在'A'和'B'列上进行合并
merged_df = df1[['A', 'B']].merge(df2[['A', 'B']], how='outer', indicator=True)
# 查找只存在于一个数据框中的行
diff_df = merged_df[merged_df['_merge'] != 'both']
print(diff_df)
在本例中，我们使用join函数将两个数据框在’A’和’B’列上进行合并，并添加一个指示器列’_merge’，该列显示每行是存在于哪个数据框中的。然后，我们筛选出’_merge’列不为’both’的行，即只存在于一个数据框中的行。这些行将构成差异数据框。
使用isin函数比较
isin()函数是Pandas的另一个有用功能，它可以检查数据框中的值是否在指定列表中。我们可以使用isin()函数比较两个数据框，并构建一个标记差异的数据框。以下是一个示例：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 7], 'C': [7, 8, 9]})
diff_df = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates(keep=False)
# 使用isin()函数进行差异标记
mark1 = df1.isin(diff_df)
mark2 = df2.isin(diff_df)
# 合并标记
diff_mark = mark1 | mark2
# 构建表示差异的数据框
diff_df = pd.concat([df1.mask(diff_mark), df2.mask(diff_mark)], keys=['df1', 'df2'])
print(diff_df)
在本例中，我们使用concat()函数将两个数据框合并，并删除重复项，得到一个包含差异项的数据框。然后，我们使用isin()函数检查每个数据框中的值是否在差异项列表中，并构建一个标记差异的数据框。接下来，我们合并两个标记，并使用mask()函数将有差异的位置替换为NaN值。最后，我们使用concat()函数将两个数据框合并，构建一个表示差异点的数据框。
总结
在本文中，我们介绍了四种不同的方法来比较两个数据框并获取它们之间的差异。这些方法包括使用DataFrame.eq()函数、DataFrame.compare()函数、join函数和isin()函数。使用这些方法可以轻松比较两个数据框，并找到它们之间的不同之处。在实际应用中，我们可以根据具体需求选择合适的方法来处理数据框的差异。