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....
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 从self 和 other 交替绘制的行...
# Create a DataFrame showing differences as 'ID: Column: Value1 <> Value2' diff_df = df1.loc[common_index][differences].stack().reset_index() diff_df.columns = ['ID', 'Column', 'Difference'] diff_df['Difference'] = diff_df['Column'] + ': ' + diff_df['Difference'].astype(...
5.1 比较两个DataFrame Pandas 提供了多种比较DataFrame的方法。 # 创建两个相似但有差异的DataFramedf7=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})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 Co...
insert(loc, column, value[, allow_duplicates]) 在指定位置插入列到DataFrame中。 interpolate([method, axis, limit, inplace, ...]) 使用插值方法填充NaN值。 isetitem(loc, value) 在位置loc的列中设置给定值。 isin(values) 检查DataFrame中的每个元素是否包含在值中。 isna() 检测缺失值。 isnull() ...
boxplot([column, by, ax, fontsize, rot, …]) 从DataFrame列制作箱形图。clip([lower, upper, axis, inplace]) 修剪输入阈值处的值。combine(other, func[, fill_value, overwrite]) 与另一个DataFrame进行按列合并。combine_first(other) 在其他位置的相同位置更新具有值的空元素。compare(other[, ...
To filter pandas DataFrame by multiple columns, we simply compare that column values against a specific condition but when it comes tofiltering of DataFrame by multiple columns, we need to use theAND(&&) Operator to match multiple columns with multiple conditions. ...
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...
1. 选取多个DataFrame列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie_actor_director = movie[['actor_1_name', 'actor_2_name', 'actor_3_name', 'director_name']] movie_actor_director.head() Out[2]: 代码...
compare_ints.apply(pd.Series.value_counts) 7.87 MB 1.48 MB 我们可以看到内存用量从 7.9 MB 下降到了 1.5 MB,降低了 80% 以上。但这对我们原有 dataframe 的影响并不大,因为其中的整型列非常少。 让我们对其中的浮点型列进行一样的操作。 gl_float = gl.select_dtypes(include=['float']) ...