第二步:现在,让我们制作出下一个DataFrame来比较它们的值。 # creating the second dataFrame by# copying and modifying the first DataFramesecond_df=first_df.copy()# loc specifies the location,# here 0th index of Price Columnsecond_df.loc[0,'Price']=150second_df.loc[1,'Price']=70second_df....
然后检查每个坐标是否不匹配：字符串使用DataFrame.compare和DataFrame.set_index作为原始索引，最后按DataFram...
但由于我认为使用compare比较两个dataframes可能更容易,因此我也给出了一个示例作为替代解决方案。 Setup data import pandas as pd data1 = { 'ID': [100, 21, 32, 42, 51, 81], 'Name': ['A', 'B', 'C', 'D','E','F'], 'State': ['TX', 'FL', 'FL', 'CA', 'CA', 'TX' ]...
然后检查每个坐标是否不匹配：字符串使用DataFrame.compare和DataFrame.set_index作为原始索引，最后按DataFram...
pandas 使用三列比较两个 Dataframe如果您只想在“InterfaceDesc”、“TESVLAN”、“CVLAN”列相同时合并...
We can compare two DataFrames and see the difference using the DataFrame.compare() method. The below example shows the same.#importing pandas as pd import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([['Abhishek',100,'Science',90], ['Anurag',101,'Science',85]], columns=['Name', 'Roll No', '...
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 ...
Use DataFrame.compare: out = (df1.set_index(['pet_name','exam_day']) .compare(df2.set_index(['pet_name','exam_day'])) .stack() .droplevel(-1) .reset_index()) print (out) #40 in df2 is changed to 100 pet_name exam_day result_1 result_2 0 Patrick 2023-01-02 2.0 NaN ...
pandas 如何比较两个 Dataframe 之间的两列值[重复]字符串 合并最初会将每个数据框架中的列保留在其中...
pandas 如何比较两个 Dataframe 之间的两列值[重复]字符串 合并最初会将每个数据框架中的列保留在其中...