Python datacompy 找出两个DataFrames不同的地方

使用datacompy对比DataFrame差异

本文旨在解决在两个高度相似的DataFrame之间查找不同元素的问题，并利用datacompy库以直观的方式展示这些差异。

首先定义数据表x：

接着，将x1和x2均设为x的副本，此时x1与x2的内容完全一致：

x1=x.copy()
x2=x.copy()

随后，将x2中的某条数据修改为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

此时观察结果，该位置数据显示为NaN值，表明x1与x2在此处存在差异。

x1[x1==x2].isnull().sum()

下图展示了在20220125列中出现的NaN值，这正是我们刚才修改的数据点：

然而，仅凭上述结果尚无法直接锁定包含异常值（即不相等数据）的具体行，因此我们引入datacompy工具进行进一步分析。

datacompy安装与使用示例

安装步骤如下：

pip install datacompy

import datacompy,pandas as pd,sys
compy=datacompy.Compare(x1,x2,on_index=True)
compy
print(compy.matches())
print(compy.report())

完成安装后，即可清晰地查看两个DataFrame之间的具体差异值：

至此，关于Python datacompy对比两个DataFrame差异的介绍已结束。如需了解更多Python中对比Dataframe的相关内容，欢迎查阅本站历史文章或继续浏览后续教程，感谢大家的支持！