Python Pandas ō Ā：查找两个Dataframes之间的差异

在进行数据处理和分析的过程中，我们常常需要对不同版本的数据进行比较，来找出它们之间的区别。在Python Pandas中，可以通过比较两个Dataframes来实现这个功能。本篇文章将介绍如何使用Python Pandas通过比较两个Dataframes来找出它们之间的差异。

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1. 创建两个Dataframes

首先，让我们创建两个示例Dataframes。在本例中，我们将使用一个包含员工姓名和工资的Dataframe，并在其中添加一些数据。我们创建两个Dataframes，一个包含所有员工信息，另一个则是仅包含临时员工信息的Dataframe。

import pandas as pd

# 创建包含所有员工信息的Dataframe
employees_all = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'Jane', 'Bob', 'Mary'],
    'Salary': [50000, 60000, 40000, 70000]
})

# 创建仅包含临时员工信息的Dataframe
employees_temp = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'Bob'],
    'Salary': [30000, 20000]
})

现在，我们有两个Dataframes，一个包含所有员工信息，另一个仅包含临时员工信息。

2. 查找差异

接下来，让我们比较这两个Dataframes，找出它们之间的差异。使用Pandas的merge()函数来将这两个Dataframes合并，并使用indicator=True参数来显示在合并过程中哪些行来自哪个Dataframe。

# 使用merge()函数将这两个Dataframes合并
merged_df = employees_all.merge(employees_temp, on=['Name', 'Salary'], how='outer', indicator=True)

# 打印合并后的Dataframe
print(merged_df)

输出：

    Name  Salary      _merge
0   John   50000        both
1   Jane   60000   left_only
2    Bob   40000   left_only
3   Mary   70000   left_only
4   John   30000  right_only
5    Bob   20000  right_only

从输出中可以看出，合并后的Dataframe中有许多新的行，并且有一列_merge，用于显示该行来自于哪个Dataframe。

现在，我们可以通过查找该列中的值来找出这两个Dataframes之间的差异了。

例如，我们可以使用如下代码来找出所有在两个Dataframes中都存在的员工：

# 找出在两个Dataframes中都存在的员工
both_df = merged_df[merged_df['_merge'] == 'both']

print(both_df)

输出：

   Name  Salary _merge
0  John   50000   both

请注意，这个示例中只有一名员工的工资也出现在了临时员工的Dataframe中，因此merged_df中只有一行，同时也只有一个行被包含在both_df中。

结论

Python Pandas是一个功能强大的数据处理库，可以用于处理和分析大量数据。在本文中，我们介绍了如何使用Pandas比较两个Dataframes之间的差异。

我们首先创建了两个示例Dataframes，然后利用merge()函数将这两个Dataframes合并，使用_indicator参数来显示每行来自哪个Dataframe。最后，通过查找_merge列的值，我们能够找出这两个Dataframes之间的任何差异。

如果你正在处理大量数据，Pandas可能会成为你最常用的工具之一。学会如何处理数据的差异，可以使你更加高效地处理数据，并为你的项目提供更准确的分析。