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....
importpandas as pdimportdatacompy#导入datafcompy库 比较两个dataframe之间的区别#同时也可以比较两个txt之间的区别df1 = pd.read_csv("1.txt",header=None) df2= pd.read_csv("22.txt",header=None) dd= datacompy.Compare(df1,df2,join_columns=0)print(dd.report()) 结果 DataComPy Comparison --- ...
# 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(...
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...
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,它提供了一个高效的数据结构,称为DataFrame,用于处理和分析结构化数据。在Pandas DataFrame中,我们可以比较多行的值,可以通过以下步骤来实现: 选择要比较的多行:可以使用DataFrame的切片操作,例如使用行索引或布尔索引来选择要比较的多行数据。 比较多行的值:可以使用DataFrame...
Series s.loc[indexer] DataFrame df.loc[row_indexer,column_indexer] 基础知识 如在上一节介绍数据结构时提到的,使用[](即__getitem__,对于熟悉在 Python 中实现类行为的人)进行索引的主要功能是选择较低维度的切片。以下表格显示了使用[]索引pandas 对象时的返回类型值: 对象类型 选择 返回值类型 Series seri...
Dataframe 2: 2018 2019 2020 A 1 0 0 B 0 1 1 C 1 1 1 本质上,我尝试将以下函数应用于两个数据帧中具有相同索引和相同列的每一对单元格,然后将比较结果映射到相同位置的新数据帧: def compare_two(cell_1, cell_2): if cell_1 == cell_2: ...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum()而不是df.column.sum()可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index Series是NumPy中的一维数组,是表示其列的DataFrame的基本组...
In [63]: df.sort_values(by="BBB").groupby("AAA", as_index=False).first() Out[63]: AAA BBB 0 1 1 1 2 1 2 3 2 注意相同的结果,除了索引。 多重索引 多级索引 文档。 从带标签的框架创建 MultiIndex 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [64]: df = pd.DataFrame( ......
.values 有以下缺点: 当你的 Series 包含一个扩展类型时,不清楚 Series.values 返回一个 NumPy 数组还是扩展数组。Series.array 总是返回一个 ExtensionArray,并且永远不会复制数据。Series.to_numpy() 总是返回一个 NumPy 数组,可能会造成复制/强制转换值的代价。 当你的 DataFrame 包含不同数据类型时,...