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如何有效地并排比较数据帧以进行深入的变化分析?

发布于2024-11-01
浏览:256

How to Efficiently Compare DataFrames Side-by-Side for In-depth Change Analysis?

并排比较数据帧以进行全面的变化分析

为了突出显示两个数据帧之间的差异,存在一种有效的方法,可以消除这种需要用于费力的逐行和逐列比较。通过利用特定的 Python Pandas 函数,可以查明各种数据类型(例如 int、float、boolean、string)的变化,并以直观的 HTML 表格格式呈现它们。

首先,确定是否存在任何变化使用布尔函数 (df1 != df2).any(1) 更改了行。接下来,要识别已更改的特定条目,请使用 ne_stacked = (df1 != df2).stack() 并使用changed = ne_stacked[ne_stacked].

过滤掉未更改的值以获得实际更改的值值,合并 Difference_locations = np.where(df1 != df2),它标识更改数据的位置。使用changed_from = df1.values[difference_locations]从这些位置的原始数据帧(df1)中提取值。类似地,使用changed_to = df2.values[difference_locations].

从第二个dataframe(df2)中提取相应的值。为了全面呈现差异,通过将changed_from和changed_to组合为列并设置索引来构造一个DataFrame以匹配更改的变量。此数据框将提供更改的清晰并排视图,突出显示每个数据点的原始值和更新值。

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