pandas-17-利用compare函数实现数据比较 compare函数是在Pandas1.1.0 版本中引入的,用于比较两个 DataFrame 或Series对象。它返回一个新的 DataFrame,其中包含了两个输入对象的不同之处。 以下是一个使用compare函数比较两个 DataFrame 的例子: importpandasaspddf1=pd.DataFrame({'A':
1. 理解pandas中equals和compare方法的用途和区别 equals 方法: 用于比较两个DataFrame是否完全相等,包括它们的形状(shape)、数据类型(dtypes)、以及数据。 如果两个DataFrame在所有方面都相等,equals将返回True;否则返回False。 compare 方法: 用于比较两个DataFrame的行或列,并返回一个DataFrame,该DataFrame显示了两者...
import pandas as pd # 读取Excel文件 file1 = 'file1.xlsx' file2 = 'file2.xlsx' df1 = pd.read_excel(file1, engine='openpyxl') df2 = pd.read_excel(file2, engine='openpyxl') # 使用compare()方法对比数据 diff = df1.compare(df2) 上述代码将返回一个差值DataFrame,其中包含两个Excel文件中...
self other self other self other0a c NaN NaN NaN NaN1NaN NaN NaN NaN NaN NaN2NaN NaN NaN NaN3.04.03NaN NaN NaN NaN NaN NaN4NaN NaN NaN NaN NaN NaN 保留所有原始行和列以及所有原始值 >>>df.compare(df2, keep_shape=True, keep_equal=True) col1 col2 col3 self other self other self...
pandas 两列比较差异 逐行比较 compare pd.Series([1,2,3]).compare(pd.Series([3,2,1])) pd.DataFrame([[1,2],[3,4]]).compare( pd.DataFrame([[1,2],[4,3]]) )
在实际应用中,我们常常需要对具有相同标签的数据框进行比较。对于这种情况,我们可以使用pandas库中的.compare()方法来比较两个数据框。例如,假设我们有两个数据框:df1和df2,它们都包含了名为“A”的列。我们可以使用以下代码来比较这两个数据框: df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, ...
Some Pandas tools for DataFrame comparing and formatting. This includes the following functions: some_pd_tools.pd_compare.compare some_pd_tools.pd_compare.compare_dtypes some_pd_tools.pd_compare.compare_lists some_pd_tools.pd_compare.compute_equality_df ...
This is a modal window. No compatible source was found for this media. Python Pandas - Compute the symmetric difference of two Index objects Write a Python code to concatenate two Pandas series into a single series without repeating the index ...
pandas DataFrame applymap()函数 pandas DataFrame的 applymap() 函数可以对DataFrame里的每个值进行处理,然后返回一个新的DataFrame: import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3], 'b': [10, 20, 30], 'c': [5, 10, 15] }) def add_one(x): return x + 1 print df.apply...
pandas as pd df1 = pd.DataFrame({"userid": [122, 123, 124], "amount": [1, 2, 3]}) df2 = pd.DataFrame({"userid": [121, 123, 124], "amount": [1, 2, 4]}) updated_records = df1.compare(df2) main_cols = set([col[0...