Pandas 比较两个数据框的差异

在本文中，我们将介绍如何在Python中使用Pandas比较两个数据框的差异。无论是数据清洗、统计分析还是机器学习，数据框的差异比较都是非常重要的一环。两个数据框之间可能会存在数据缺失、数据格式不一致等问题，因此我们需要了解如何快速准确地找到其中的差异点。

在Python中，Pandas是一种非常流行的数据处理库。使用Pandas，我们可以轻松地创建、操作和处理数据框。为了比较两个数据框之间的差异，我们需要使用Pandas提供的两个函数 compare 和 merge。

阅读更多：Pandas 教程

Pandas的compare函数

Pandas提供了一个compare函数用于比较两个数据框的差异。这个函数简单易用，能够自动处理两个数据框之间数据类型或列顺序的不同。

来看一个简单的示例，比较两个名为df1和df2的数据框：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B': [4,5,6], 'C': [7,8,9]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1,2,30], 'B': [4,5,6], 'D': [10,11,12]})

df1.compare(df2)

上述代码将会输出该两个数据框相比较的结果，包含三列：A、B、C和D，其中D列来自df2。如果之前的一个数据框中存在的列即使在后续的数据框中不存在也可以得到输出，只不过输出表格中的值来自第二个数据框的NaN(极大的缺陷是会误判)。

此外，这个函数的输出结果还包含了两个数据框之间的变化情况，例如：

表格中红色部分表示两个数据框在这个位置中的值不同，使用这个函数可以快速找出两个数据框间的差异。

Pandas的merge函数

另一个比较数据框的方式是使用Pandas的merge函数。merge函数允许我们按照某个或某些列将两个数据框合并在一起，并且可以非常方便地找到合并后的数据框中不同的地方。

来看一个简单的示例，比较两个名为df1和df2的数据框：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]})

merged = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer', suffixes=['_1', '_2'])
merged[merged.isna().sum(axis = 1) > 0]

上述代码将会输出合并后两个数据框的所有内容，包含两列key和value，其中key列为两个数据框中都存在的内容。

为了找出不同的地方，我们需要判断哪些值在df1中不存在，在df2中存在，或者在df1中存在，在df2中不存在。我们可以通过对新数据框merged中的空值进行计数来做出判断，其中空值纪录了两列值不同的位置：

如上表所示，行3表示df1中的D值在df2中不存在，行4和5表示df2中的E和F值在df1中不存在。使用merge函数可以通过更灵活的方式找出两个数据框之间的不同点。

总结

本文介绍了使用Pandas库比较两个数据框之间的差异。通过使用compare函数和merge函数，我们可以快速准确地找到两个数据框之间的区别。使用这些函数可以帮助我们更好地进行数据清洗、统计分析和机器学习任务。值得注意的是，两个数据框在结构上的不同可能会对比较造成困难，因此需要根据具体情况选择合适的比较方式。