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.Series(一维数组) 基本结构:pandas.Series(data=None, index=None) import numpy as np s = pd.Series(np.random.randn(5)) s 2.DataFrame(二维数组) 基本结构:pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) compare with Series pd.Series(np.random.randint(5,size=(5,))) pd.DataFrame(n...
df.compare() 和s.compare() 方法使您可以分别比较两个DataFrame 或 Series,并总结它们之间的差异。V1.1.0 中添加了此功能。 语法 语法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.compare(other, align_axis=1, keep_shape=False, keep_equal=False) 其中: other:被对比的数据 align_axis...
In [9]: df2 = pd.DataFrame( ...: { ...: "A": 1.0, ...: "B": pd.Timestamp("20130102"), ...: "C": pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype="float32"), ...: "D": np.array([3] * 4, dtype="int32"), ...: "E": pd.Categorical(["test", "train", "test"...
>>> s = pd.Series([1., None, 3.])>>> np.array_equal(s.values, s.values, equal_nan=True)True>>> len(s.compare(s)) == 0True 这里,compare函数返回一个差异列表(实际上是一个DataFrame), array_equal则直接返回一个布尔值。 当比较混合类型的DataFrames时,NumPy比较失败(issue #19205),而...
DataFrame.compare(other, align_axis=1, keep_shape=False, keep_equal=False) 与另一个 DataFrame 比较并显示差异。 参数: other:DataFrame 要比较的对象。 align_axis:{0 或‘index’,1 或‘columns’},默认 1 确定要在哪个轴上对齐比较。 0,或‘index’产生的差异垂直堆叠 ...
Pandas的核心是提供了两种数据结构,Series(一维数据)与 DataFrame(二维数据),Series可以看成NumPy的一维数组, DataFrame可以看成NumPy的二维数组。 Pandas并没有更高维度的数据结构。 使用Pandas的函数和对象需要导入pandas库,与NumPy类似,它也有惯例上的简称pd: ...
错误这里有一个小例子来演示这一点（它只适用于DataFrame，而不适用于Series，直到Pandas 0.19才适用于...
Series.str.startswith()和Series.str.endswith()中的错误,categorydtype 未传播na参数 (GH 36241) 在为提供索引时,Series构造函数中整数溢出问题(当输入的标量足够大时) (GH 36291) DataFrame.sort_values()中的错误,在按键排序时将列转换为分类 dtype 时引发AttributeError(GH 36383) ...
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...