Python datacompy 找出两个DataFrames不同的地方
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本篇博客解决在两个几乎完全相同的DataFrame当中如何找出不相同的元素,并使用datacompy直观的显示出来。
x表:
让x1和x2都是x的副本,则此时x1和x2的值是相同:
x1=x.copy()
x2=x.copy()
将其中x2的一个数据赋值为2000
x2.loc['罗梓烜']['20220125']=2000
x1[x1==x2].head(25) # 如何对不相等的数据进行纠正
此时可以看到下图这个数据是NaN值,说明对于这个数据来说x1和x2是不相同的
x1[x1==x2].isnull().sum()
下图说明在20220125
这一列当中存在一个NaN
值,也就是我们刚刚赋值的地方:
但是现在还是不能确定出有异常值(也就是不相等的值的那行数据),因此我们考虑使用datacompy
安装:
pip install datacompy
import datacompy,pandas as pd,sys
compy=datacompy.Compare(x1,x2,on_index=True)
compy
print(compy.matches())
print(compy.report())
此时就可以很清晰的看到两个DataFrame当中不相同的值了:
到此这篇关于Python datacompy 找出两个DataFrames不同的地方 的文章就介绍到这了,更多相关Python 两个Dataframe不同内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!
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