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如何使用Python找出两个数据帧在列名方面的差异

pandas python-3.x python

singularity2047 · 技术社区 · 7 年前

我想找出两个数据帧在列名方面的差异。

这是示例表1

d1 = {'row_num': [1, 2, 3, 4, 5], 'name': ['john', 'tom', 'bob', 'rock', 'jimy'], 'DoB': ['01/02/2010', '01/02/2012', '11/22/2014', '11/22/2014', '09/25/2016'], 'Address': ['NY', 'NJ', 'PA', 'NY', 'CA']}
df1 = pd.DataFrame(data = d)
df1['month'] = pd.DatetimeIndex(df['DoB']).month
df1['year'] = pd.DatetimeIndex(df['DoB']).year

这是示例表2

d2 = {'row_num': [1, 2, 3, 4, 5], 'name': ['john', 'tom', 'bob', 'rock', 'jimy'], 'DoB': ['01/02/2010', '01/02/2012', '11/22/2014', '11/22/2014', '09/25/2016'], 'Address': ['NY', 'NJ', 'PA', 'NY', 'CA']}
df2 = pd.DataFrame(data = d)

表2或df2没有像df1那样的月份和年份列。我想找出df2中缺少df1的哪些列。

我知道sql中有“EXCEPT”,但如何使用pandas/python,有什么建议吗?

2 回复 | 直到 7 年前

cs95 abhishek58g 7 年前

有一个函数就是为了这个目的: pd.Index.difference

df1.columns.difference(df2.columns)
Index(['month', 'year'], dtype='object')

以及相应的列;

df1[df1.columns.difference(df2.columns)]

   month  year
0      1  2010
1      1  2012
2     11  2014
3     11  2014
4      9  2016

Ben.T 7 年前

您可以执行以下操作: [col for col in df1.columns if col not in df2.columns] 查找的列 df1 歪投球 df2 输出将为您提供列名称列表

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