怎么用Python datacompy找出两个DataFrames不同的地方

本篇内容介绍了“怎么用Python datacompy找出两个DataFrames不同的地方”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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,syscompy=datacompy.Compare(x1,x2,on_index=True)compyprint(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：

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