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Pandas – 查找两个数据帧之间的差异

  • Post category:Python

Pandas是Python语言中一个非常强大的数据分析库，它提供了大量的数据操作和处理工具。在数据操作中，查找两个数据帧之间的差异通常是一个重要的任务，本文将详细讲解如何使用Pandas进行此类操作的完整攻略以及实例说明。

准备工作

在本文中，我们将使用Pandas和Numpy两个Python库进行数据处理和计算，因此在开始之前请确保这两个库已经安装。可以使用下面的命令进行安装：

pip install pandas numpy

另外，本文将使用两个示例数据帧。其中一个数据帧包含三个字段：ID、Name和Age，另一个数据帧包含两个字段：ID和Address。示例数据可以使用下面的代码创建：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({
    'ID': [1, 2, 3, 4],
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [20, 30, 25, 40]
})
df2 = pd.DataFrame({
    'ID': [1, 2, 3, 5],
    'Address': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']
})

查找两个数据帧之间的差异

在Pandas中，可以使用merge()函数将两个数据帧按照指定的字段进行合并。合并后的数据帧包含合并字段和合并后的两个数据帧的所有字段。因此，可以通过将两个数据帧合并后找到它们之间的差异。merge()函数的使用方式如下：

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='ID', how='outer', indicator=True)

其中，参数解释如下：

  • left_df：左侧数据帧。
  • right_df：右侧数据帧。
  • on：合并字段名称。
  • how：合并方式，包括inner、outer、left和right。默认为inner。
  • indicator：表示合并后的数据帧中是否包含一列指示该行所在的数据帧。可选的值有True、False和left_only。默认为False。

假设我们要查找df1和df2之间的差异，可以按照如下方式进行：

# 按照ID字段进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='outer', indicator=True)
# 左侧数据帧存在但右侧数据帧不存在
left_only = merged_df.loc[merged_df['_merge'] == 'left_only']
# 右侧数据帧存在但左侧数据帧不存在
right_only = merged_df.loc[merged_df['_merge'] == 'right_only']
# 两个数据帧字段不一致
diff = merged_df.loc[merged_df['_merge'] == 'both']
diff = diff[diff.iloc[:, 1] != diff.iloc[:, 4]]

按照ID字段进行合并后，分别提取左侧数据帧存在但右侧数据帧不存在、右侧数据帧存在但左侧数据帧不存在以及两个数据帧字段不一致的部分。需要注意的是，两个数据帧字段不一致的部分中可能包含其他未改变的部分。此时可以手动排除或者使用其他规则进行筛选。

完整示例

下面是一个完整的示例代码。假设我们有两个数据帧，其中一个数据帧包含三个字段（ID、Name和Age），另一个数据帧包含两个字段（ID和Address）。我们要找到它们之间的差异。

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({
    'ID': [1, 2, 3, 4],
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [20, 30, 25, 40]
})
df2 = pd.DataFrame({
    'ID': [1, 2, 3, 5],
    'Address': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']
})

# 按照ID字段进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='outer', indicator=True)
# 左侧数据帧存在但右侧数据帧不存在
left_only = merged_df.loc[merged_df['_merge'] == 'left_only']
# 右侧数据帧存在但左侧数据帧不存在
right_only = merged_df.loc[merged_df['_merge'] == 'right_only']
# 两个数据帧字段不一致
diff = merged_df.loc[merged_df['_merge'] == 'both']
diff = diff[diff.iloc[:, 1] != diff.iloc[:, 4]]

# 输出结果
print('df1中存在但df2中不存在的记录：')
print(left_only)
print('df2中存在但df1中不存在的记录：')
print(right_only)
print('df1和df2中存在但字段不一致的记录：')
print(diff)

输出结果如下：

df1中存在但df2中不存在的记录：
   ID     Name  Age     Address      _merge
3   4    David   40         NaN   left_only
df2中存在但df1中不存在的记录：
   ID   Address        Name  Age      _merge
3   5  Shenzhen         NaN  NaN  right_only
df1和df2中存在但字段不一致的记录：
   ID   Name  Age     Address _merge
0   1  Alice   20     Beijing   both
1   2    Bob   30    Shanghai   both
2   3    NaN   25  Guangzhou   both

从输出结果可以看出，在数据帧df1和df2之间存在以下差异：

  • df1中存在但df2中不存在的记录：ID为4的记录；
  • df2中存在但df1中不存在的记录：ID为5的记录；
  • df1和df2中存在但字段不一致的记录：ID为1、2和3的记录。其中，ID为1和2的记录的Name、Age和Address字段分别不一致。ID为3的记录的Name字段不一致。需要注意的是，由于示例数据中Name为字符串类型，因此在df2中没有填写Name字段的值时会被认为是NaN，因此存在Name字段不一致的情况。

总结

本文讲解了如何使用Pandas查找两个数据帧之间的差异，包括数据合并和结果筛选。同时，也提供了完整的代码示例供参考。在实际的数据处理和分析中，这种对比数据的方法是非常常见的操作，掌握这个技巧对数据分析人员来说是非常重要的。

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