突出 DataFrame 之间的差异
在数据分析中，有效识别和比较数据集之间的变化至关重要。本文提出了一种比较两个 Pandas 数据框“StudentRoster Jan-1”和“StudentRoster Jan-2”的最佳方法，并并排输出它们的差异。
为了实现这一点，我们首先利用布尔表达式 (df1 != df2)。这标识了两个数据帧之间值不同的行。接下来，我们利用 stack() 函数创建布尔掩码的扁平化视图，然后进行子集化以仅提取更改的条目。
为了清楚起见，更改的数据帧显示了修改后的索引和列名称细胞。为了确定具体的变化，我们利用 np.where(df1 != df2) 来查找这些差异的位置。最后，我们从这些位置的 df1 和 df2 中提取值，并创建一个数据帧来并排显示修改后的值。
通过采用这种方法，我们可以轻松地查明和分析数据帧之间的变化，提供对于决策和数据探索来说非常宝贵的见解。
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