在这里,我们进行了两个操作,首先是对齐各列变化的差异,为此,align_axis默认设置为1,表格中的各列将从自己和对方交替绘制。 #Align the differences on the columnsfirst_df.compare(second_df) Python Copy 输出: 其次,我们设置了align_axis = 0,这使得表格的行数从自己和他人交替绘制。 # align the difference...
df1 = pd.DataFrame(data1) df2 = pd.DataFrame(data2) # Indexed by 'ID' df1 = df1.set_index('ID') df2 = df2.set_index('ID') 我的逻辑给了我一个布尔错误。我有多种逻辑,但似乎不起作用。 方法-1 # Find common indices between DataFrames common_index = df1.index.intersection(df2.in...
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':[1,2,3],'B':[4,5,6]})df2=pd.DataFrame({'A':[1,2,4]...
To find the difference between two DataFrames, we will check both the DataFrames if they are equal or not. To check if the DataFrames are equal or not, we will usepandas.DataFrame.compare()method. Let us understand with the help of an example, ...
pandas 运行for循环时， Dataframe 未更改(比较两个 Dataframe )为了解决不同列大小的问题，此解决方案在...
InterfaceDesc”、“TESVLAN”、“CVLAN”列相同时合并2个 Dataframe ，则需要在多个列上合并2个 ...
判断两个Series或DataFrames是否包含相同的元素。 6.使用apply()方法应用自定义函数: 允许传递函数或条件,并将相同的函数应用于整个数据框或系列。 7.使用compare()方法对比两个DataFrame: 总结两个DataFrame之间的差异,并可以选择性地保留相等的值或原始行和列。
DataFrame({1: [10.0], 2: [20.0]}) different_data_type ''' 1 2 0 10.0 20.0 ''' df.equals(different_data_type) # False 提一嘴,现在新版本的pandas 中可以直接用compare对比了 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2021/04/15 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@...
self other self other0a c NaN NaN2NaN NaN3.04.0 在行上堆叠差异 >>>df.compare(df2, align_axis=0) col1 col30self a NaN other c NaN2self NaN3.0other NaN4.0 保持相等的值 >>>df.compare(df2, keep_equal=True) col1 col3 self other self other0a c1.01.02b b3.04.0 ...
inventory中的每一行。以下示例说明了如何使用嵌套apply（）方法比较两个 Dataframe 中的行：