Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimana untuk Membandingkan DataFrames Secara Cekap Bersebelahan untuk Analisis Perubahan Mendalam?

Bagaimana untuk Membandingkan DataFrames Secara Cekap Bersebelahan untuk Analisis Perubahan Mendalam?

Linda Hamilton
Lepaskan: 2024-10-22 20:51:43
asal
659 orang telah melayarinya

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

Bandingkan DataFrames Bersebelahan untuk Analisis Perubahan Komprehensif

Untuk menyerlahkan percanggahan antara dua bingkai data, kaedah yang cekap wujud yang menghapuskan keperluan untuk perbandingan baris demi baris dan lajur demi lajur yang susah payah. Dengan memanfaatkan fungsi Python Pandas tertentu, adalah mungkin untuk menentukan perubahan merentas pelbagai jenis data (cth., int, float, boolean, rentetan) dan mempersembahkannya dalam format jadual HTML intuitif.

Untuk bermula, tentukan sama ada ada baris telah berubah menggunakan fungsi boolean (df1 != df2).mana-mana(1). Seterusnya, untuk mengenal pasti entri khusus yang telah diubah, gunakan ne_stacked = (df1 != df2).stack() dan tapis nilai tidak berubah dengan menggunakan changed = ne_stacked[ne_stacked].

Untuk mendapatkan perubahan sebenar nilai, sertakan perbezaan_lokasi = np.where(df1 != df2), yang mengenal pasti lokasi data yang diubah. Ekstrak nilai daripada bingkai data asal (df1) di lokasi ini menggunakan changed_from = df1.values[difference_locations]. Begitu juga, ekstrak nilai yang sepadan daripada bingkai data kedua (df2) menggunakan changed_to = df2.values[difference_locations].

Untuk membentangkan perbezaan secara menyeluruh, bina DataFrame dengan menggabungkan changed_from dan changed_to sebagai lajur dan tetapkan indeks untuk memadankan pembolehubah yang diubah. DataFrame ini akan memberikan paparan sebelah menyebelah yang jelas tentang perubahan, menyerlahkan kedua-dua nilai asal dan kemas kini untuk setiap titik data.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Membandingkan DataFrames Secara Cekap Bersebelahan untuk Analisis Perubahan Mendalam?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan