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如何用Pandas比较两个数据帧

  • Post category:Python

比较两个数据帧在数据分析中是一件常见的事情。而 Pandas 库提供了一些方便的方法和函数来快速比较两个数据帧。下面是详细的攻略。

第一步：导入 Pandas 库和数据

首先需要导入 Pandas 库和需要比较的两个数据帧。下面我们用一个简单例子来说明：

通过如下代码导入 Pandas 库：

import pandas as pd

接下来，我们定义两个数据帧：df1 和 df2。其中 df1 包含了订单号、产品名和价格三个字段，df2 包含了订单号、客户名和产品名三个字段。

df1 = pd.DataFrame({
    '订单号': [1001, 1002, 1003, 1004, 1005],
    '产品名': ['手机', '电脑', '平板', '手机', '耳机'],
    '价格': [3999, 6999, 2999, 4999, 999]
})

df2 = pd.DataFrame({
    '订单号': [1001, 1002, 1003, 1004, 1005],
    '客户名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
    '产品名': ['手机', '电脑', '平板', '手机', '耳机']
})

第二步：使用 Pandas 函数比较数据帧

1. 比较数据帧的 shape

第一个需要比较的关键是两个数据帧的 shape（即数据帧的行数和列数）是否一致。如果不一致，则两个数据帧的数据结构完全不同，不能进行后续比较。比较 shape 可以使用 Pandas 的 shape 属性。

if df1.shape == df2.shape:
    print('两个数据帧的 shape 完全一致。')
else:
    print('两个数据帧的 shape 不一致。')

输出：

两个数据帧的 shape 完全一致。

2. 比较数据帧的列名和列顺序

第二个需要比较的关键是两个数据帧的列名和列顺序是否一致。如果列名和列顺序不一致，则需要对数据帧进行重构以便进行比较。比较列名和列顺序可以使用 Pandas 的 columns 属性。

if list(df1.columns) == list(df2.columns):
    print('两个数据帧的列名完全一致。')
else:
    print('两个数据帧的列名不一致。')

if all(df1.columns == df2.columns):
    print('两个数据帧的列顺序完全一致。')
else:
    print('两个数据帧的列顺序不一致。')

输出：

两个数据帧的列名不一致。
两个数据帧的列顺序不一致。

推荐使用第一种方式比较列名，第二种方式比较列顺序。

3. 比较数据帧的值

第三个需要比较的关键是两个数据帧的值是否一致。如果值不一致，则表明两个数据帧的数据完全不同。比较值可以使用 Pandas 的 equals 函数，或者直接对数据帧进行元素级别的比较。

if df1.equals(df2):
    print('两个数据帧的值完全一致。')
else:
    print('两个数据帧的值不一致。')

输出：

两个数据帧的值不一致。

第三步：比较数据帧的缺失值

最后一个需要比较的关键是两个数据帧是否存在缺失值。如果存在缺失值，则需要考虑是否需要填充或者删除。比较缺失值可以使用 Pandas 的 isnull 函数统计缺失值数量。

num_missing_df1 = df1.isnull().sum().sum()
num_missing_df2 = df2.isnull().sum().sum()

if num_missing_df1 == num_missing_df2:
    print('两个数据帧的缺失值数量一致。')
else:
    print('两个数据帧的缺失值数量不一致。')

输出：

两个数据帧的缺失值数量一致。

总结

通过以上方法，我们可以比较两个数据帧的 shape、列名和列顺序、值、缺失值等方面的不同之处，从而得出两个数据帧是否一致。请注意在使用以上方法之前要确保两个数据帧的数据类型完全一致，否则可能会得到错误的结果。

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