Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimana untuk Membandingkan Dua Bingkai Data Panda dan Serlahkan Perbezaan Bersebelahan?

Bagaimana untuk Membandingkan Dua Bingkai Data Panda dan Serlahkan Perbezaan Bersebelahan?

Patricia Arquette
Lepaskan: 2024-10-22 21:54:03
asal
957 orang telah melayarinya

How to Compare Two Pandas DataFrames and Highlight Differences Side-by-Side?

Menyerlahkan Perbezaan Antara DataFrames

Dalam analisis data, adalah penting untuk mengenal pasti dan membandingkan perubahan antara set data dengan berkesan. Artikel ini membentangkan kaedah optimum untuk membandingkan dua bingkai data Pandas, "StudentRoster Jan-1" dan "StudentRoster Jan-2," dan mengeluarkan perbezaannya secara bersebelahan.

Untuk mencapai matlamat ini, kami mula-mula menggunakan ungkapan boolean (df1 != df2). Ini mengenal pasti baris di mana nilai berbeza antara kedua-dua bingkai data. Seterusnya, kami memanfaatkan fungsi stack() untuk mencipta paparan rata bagi topeng boolean, diikuti dengan subset untuk mengekstrak hanya entri yang diubah.

Untuk kejelasan, bingkai data yang diubah menunjukkan nama indeks dan lajur yang diubah suai. sel. Untuk menentukan perubahan khusus, kami menggunakan np.where(df1 != df2) untuk mencari lokasi perbezaan ini. Akhir sekali, kami mengekstrak nilai daripada df1 dan df2 di lokasi ini dan mencipta bingkai data untuk memaparkan nilai yang diubah suai bersebelahan.

Dengan menggunakan pendekatan ini, kami boleh dengan mudah menentukan dan menganalisis perubahan antara bingkai data, menyediakan cerapan yang tidak ternilai untuk membuat keputusan dan penerokaan data.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Membandingkan Dua Bingkai Data Panda dan Serlahkan Perbezaan Bersebelahan?. 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