Python pandas.DataFrame.compare用法及代码示例

用法: DataFrame.compare(other, align_axis=1, keep_shape=False, keep_equal=False)

与另一个 DataFrame 比较并显示差异。

参数：

other： DataFrame

要比较的对象。

align_axis：{0 或 ‘index’，1 或 ‘columns’}，默认 1

确定要在哪个轴上对齐比较。

0，或‘index’产生的差异垂直堆叠
从 self 和 other 交替绘制的行。
1，或‘columns’产生的差异水平对齐
从 self 和 other 交替绘制列。

keep_shape：布尔值，默认为 False

如果为真，则保留所有行和列。否则，仅保留具有不同值的那些。

keep_equal：布尔值，默认为 False

如果为真，则结果保持相等的值。否则，相等的值显示为 NaN。

DataFrame

DataFrame 显示并排堆叠的差异。

生成的索引将是一个 MultiIndex，其中 ‘self’ and ‘other’ 在内部层交替堆叠。

抛出：

ValueError: 当两个 DataFrame 没有相同的标签或形状时。

注意：

匹配的 NaN 不会显示为差异。

只能比较identically-labeled(即相同的形状、相同的行和列标签)DataFrames

例子：

>>> df = pd.DataFrame(
...     {
...         "col1":["a", "a", "b", "b", "a"],
...         "col2":[1.0, 2.0, 3.0, np.nan, 5.0],
...         "col3":[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]
...     },
...     columns=["col1", "col2", "col3"],
... )
>>> df
  col1  col2  col3
0    a   1.0   1.0
1    a   2.0   2.0
2    b   3.0   3.0
3    b   NaN   4.0
4    a   5.0   5.0

>>> df2 = df.copy()
>>> df2.loc[0, 'col1'] = 'c'
>>> df2.loc[2, 'col3'] = 4.0
>>> df2
  col1  col2  col3
0    c   1.0   1.0
1    a   2.0   2.0
2    b   3.0   4.0
3    b   NaN   4.0
4    a   5.0   5.0

对齐列上的差异

>>> df.compare(df2)
  col1       col3
  self other self other
0    a     c  NaN   NaN
2  NaN   NaN  3.0   4.0

在行上堆叠差异

>>> df.compare(df2, align_axis=0)
        col1  col3
0 self     a   NaN
  other    c   NaN
2 self   NaN   3.0
  other  NaN   4.0

保持相等的值

>>> df.compare(df2, keep_equal=True)
  col1       col3
  self other self other
0    a     c  1.0   1.0
2    b     b  3.0   4.0

保留所有原始行和列

>>> df.compare(df2, keep_shape=True)
  col1       col2       col3
  self other self other self other
0    a     c  NaN   NaN  NaN   NaN
1  NaN   NaN  NaN   NaN  NaN   NaN
2  NaN   NaN  NaN   NaN  3.0   4.0
3  NaN   NaN  NaN   NaN  NaN   NaN
4  NaN   NaN  NaN   NaN  NaN   NaN

保留所有原始行和列以及所有原始值

>>> df.compare(df2, keep_shape=True, keep_equal=True)
  col1       col2       col3
  self other self other self other
0    a     c  1.0   1.0  1.0   1.0
1    a     a  2.0   2.0  2.0   2.0
2    b     b  3.0   3.0  3.0   4.0
3    b     b  NaN   NaN  4.0   4.0
4    a     a  5.0   5.0  5.0   5.0

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.DataFrame.compare。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

抛出：

注意：

例子：