如果keep_equal为真,结果也会保留相等的值。否则,相等的值会显示为NaN。默认情况下,它被设置为False。 # Keep the equal valuesfirst_df.compare(second_df,keep_equal=True) Python Copy 输出: # Keep the equal values Falsefirst_df.compare(second_df,keep_equal=False) Python Copy 输出: 第5步:现在让...
>>> np.array_equal(s.values, s.values, equal_nan= True) True >>> len(s.compare(s)) == 0 True 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Pandas工作得很好。如下所示: >>> df...
>>>np.array_equal(s.values, s.values, equal_nan=True) True >>>len(s.compare(s)) ==0 True 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Pandas工作得很好。如下所示: >>>df = pd....
>>> np.array_equal(s.values, s.values, equal_nan=True) True >>> len(s.compare(s)) == 0 True 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Pandas工作得很好。如下所示: >>> df =...
使用数据框架compare方法。 如果df和expect相等,包括NaN位置,df.compare(expect)将返回一个空的数据框架(所有轴都是0长度)。您可以在结果上使用empty数据框架属性。 assert(df.compare(expect).empty)) - Steven Brown 这并没有回答问题。一旦你拥有足够的声望,你就可以评论任何帖子;相反,提供不需要提问者澄清的...
In [8]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1) In [9]: result Out[9]: A B C D B D F 0 A0 B0 C0 D0 NaN NaN NaN 1 A1 B1 C1 D1 NaN NaN NaN 2 A2 B2 C2 D2 B2 D2 F2 3 A3 B3 C3 D3 B3 D3 F3 6 NaN NaN NaN NaN B6 D6 F6 7 NaN NaN NaN NaN B7 D7 F7...
>>>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Pandas工...
Pandas 使用NaN(不是数字)来表示缺失值。 请注意,即使color列仅包含字符串值,它仍使用NaN表示缺少的值。 列中间的三个连续点表示存在至少一列,但由于列数超过了预定义的显示限制,因此未显示。 Python 标准库包含csv模块,可用于解析和读取数据。 Pandas 的read_csv函数比该模块提供了性能和功能上的强大提升。
你可以使用assert_frame_equals和check_names=False（以免检查索引/列名称），如果它们不相等，则会引发：...
米歇尔·德·鲁特尔的答案应该是当前的答案。发布一个答案，因为我没有足够的声誉添加评论。使用数据框架compare方法。如果df和expect相等（包括NaN位置），df.compare(expect)将返回空 Dataframe （所有轴均为0长度）。您可以对结果使用emptydataframe属性。