compare函数用于比较两个DataFrame,并返回一个新的DataFrame,其中包含了两个输入对象的不同之处。 示例代码: python import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6] }) df2 = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 4], 'B': [4, 6, 6] }) comparison_df = ...
compare函数比较同一位置的值,并返回一个显示它们并排的DataFrame。 comparison=df1.compare(df2) 如果特定位置的数值相同,则比较结果显示它们为NaN(例如,第二行第一列)。我们可以通过使用keep_equal参数更改此行为。 comparison=df1.compare(df2,keep_equal=True) 总结 本文介绍学习了四个不同的Pandas函数,用于对两...
5,6]})df8=pd.DataFrame({'A':[1,2,4],'B':[4,6,6]})# 使用compare方法(需要Pandas 1.1.0+)try:comparison=df7.compare(df8)print("\nDataFrame Comparison:\n",comparison)exceptAttributeError:print("\ncompare() method requires pandas 1.1.0 or later")# 替代方法diff=df7!
util.testing import assert_frame_equal 接下来,使用assert_frame_equal()函数来比较两个DataFrame: assert_frame_equal(df1, df2) # 如果df1和df2相等,则测试通过;否则抛出异常 3. 使用compare()方法 compare()方法用于比较两个DataFrame或Series对象,并返回一个新对象,该对象包含差异。这对于找出两个对象之间的差...
如何用Pandas比较两个数据帧 DataFrame是一个由行和列组成的二维结构,数据被存储成管状形式。它在大小方面是可变的,而且是异质的表格数据。运算操作也可以在行和列的标签上进行。 在这里,我们将看到如何用pandas.DataFrame.compare来比较两个DataFrames。 语法: Data
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...
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 ...
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'B': [4, 5, 7]}) 使用compare()函数比较两个数据帧: 代码语言:txt 复制 diff = df1.compare(df2) 查看不同的行: 代码语言:txt 复制 diff_rows = diff[diff['self'] != diff['other']] ...
当比较Pandas DataFrame的匹配行和列的差异时,我们可以使用以下方法: 行的差异比较: 使用equals()方法比较两个DataFrame是否相等。这个方法会逐元素地比较两个DataFrame,返回一个布尔值,表示两个DataFrame是否完全相等。 使用compare()方法比较两个DataFrame的差异,并返回一个包含差异信息的新DataFrame。差异信息包括不同的...
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]]) )