Python?datacompy?找出兩個(gè)DataFrames不同的地方
本篇博客解決在兩個(gè)幾乎完全相同的DataFrame當(dāng)中如何找出不相同的元素，并使用datacompy直觀的顯示出來(lái)。
x表：
讓x1和x2都是x的副本，則此時(shí)x1和x2的值是相同：
x1=x.copy() x2=x.copy()
將其中x2的一個(gè)數(shù)據(jù)賦值為2000
x2.loc['羅梓烜']['20220125']=2000
x1[x1==x2].head(25) # 如何對(duì)不相等的數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正
此時(shí)可以看到下圖這個(gè)數(shù)據(jù)是NaN值，說(shuō)明對(duì)于這個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)x1和x2是不相同的
x1[x1==x2].isnull().sum()
下圖說(shuō)明在20220125這一列當(dāng)中存在一個(gè)NaN值，也就是我們剛剛賦值的地方：
但是現(xiàn)在還是不能確定出有異常值（也就是不相等的值的那行數(shù)據(jù)），因此我們考慮使用datacompy
安裝：
pip install datacompy
import datacompy,pandas as pd,sys compy=datacompy.Compare(x1,x2,on_index=True) compy print(compy.matches()) print(compy.report())
此時(shí)就可以很清晰的看到兩個(gè)DataFrame當(dāng)中不相同的值了：
到此這篇關(guān)于Python datacompy 找出兩個(gè)DataFrames不同的地方 的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 兩個(gè)Dataframe不同內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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