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如何比较两个数据帧并过滤发现差异的行和列

equality pandas python

00__00__00 · 技术社区 · 8 年前

我正在测试数据帧是否相等。

df_diff=(df1!=df2)

我明白了 df_diff 它的形状和 df* ,并包含布尔值 True/False .

现在我只想保留 df1 如果我这么做

   df1=[df_diff.values]

排至少有一个 True 数据框差异 False 只是。

作为第二步,我希望能够替换所有相等(其中 df_diff==False )与 NaNs .

df1=pd.DataFrame(data=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
df2=pd.DataFrame(data=[[1,99,3],[4,5,99],[7,8,9]])

我想从

    1  2
0  2  NaN  
1  NaN  6

1 回复 | 直到 8 年前

jezrael 8 年前

我想你需要 DataFrame.any 至少检查一次 True 每列的行数:

df = df_diff[df_diff.any(axis=1)]

可以像这样过滤两个原始数据帧:

df11 = df1[df_diff.any(axis=1)]
df22 = df2[df_diff.any(axis=1)]

如果需要所有列和行:

df = df_diff.loc[df_diff.any(axis=1), df_diff.any()]

编辑:过滤器 d1 并添加 NaN s由 where :

df_diff=(df1!=df2)

m1 = df_diff.any(axis=1)
m2 = df_diff.any()

out = df1.loc[m1, m2].where(df_diff.loc[m1, m2])
print (out)
     1    2
0  2.0  NaN
1  NaN  6.0

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