Python 显示2个不同大小的数据帧的共同元素和差异

我有两个包含字符串和值的数据帧。它们也有不同的尺寸。我想显示两个数据帧之间的公共元素和差异

我的方法是：我创建了一个函数compare（DataFrame1，DataFrame2），它将使用equals方法比较两个DataFrames。如果它们是相同的，那么我就不需要再找出任何差异。我需要第二个函数，它将实际显示数据帧之间的差异。有人能帮我继续吗

def test2_expansion():
    test1 = graph.run('match (n:Disease)-[:HAS_CHILD]->(m:Disease) where n.id ="C0039446" return distinct m.id order by m.id;')
    test1 = pd.DataFrame(test1.data())
    return test1

g = test2_expansion()
g = g.to_dict(orient='list')
print ("The result of test 2 for expansion in Neo4j is ")
for key, value in g.items():
    for n in value:
        print(n)


def compareResults(a,b):
    if a.equals(b):
        return True
    else:
        return False

def takeDifferences():
     a = "Search differences"
     if (compareResult() == True):
        return "Amaizing!"
     else:
        return a


DataFrame1       
C0494228             
C0272078
C2242772

DataFrame2
C2242772
C1882062
C1579212
C1541065
C1306459
C0442867
C0349036
C0343748
C0027651
C0272078

Display Common Elements: C0272078 C2242772
Elements found only in DataFrame1:C0494228
Elements found only in DataFrame2:C2242772
C1882062
C1579212
C1541065
C1306459
C0442867
C0349036
C0343748
C0027651

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如果存在列相同的数据帧-例如

m.id

与

指示器一起使用

参数：

df = df1.merge(df2, how='outer', indicator=True)
print (df)
        m.id      _merge
0   C0494228   left_only
1   C0272078        both
2   C2242772        both
3   C1882062  right_only
4   C1579212  right_only
5   C1541065  right_only
6   C1306459  right_only
7   C0442867  right_only
8   C0349036  right_only
9   C0343748  right_only
10  C0027651  right_only

然后通过以下方式进行过滤：

最后将值与

f-string

s连接：

print (f'Display Common Element: {", ".join(a)}')
Display Common Element: C0272078, C2242772

print (f'Elements found only in DataFrame1: {", ".join(b)}')
Elements found only in DataFrame1: C0494228

print (f'Elements found only in DataFrame2: {", ".join(c)}')
Elements found only in DataFrame2: C1882062, C1579212, C1541065, 
                                   C1306459, C0442867, C0349036, 
                                   C0343748, C0027651

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现在，我可以向您展示我的泛型函数，它将回答我的问题

def compare(a,b):
    if a.equals(b):
        print("SAME!")
    else:
        df = a.merge(b, how='outer',indicator=True)
        x = df.loc[df['_merge'] == 'both', 'm.id']
        y = df.loc[df['_merge'] == 'left_only', 'm.id']
        z = df.loc[df['_merge'] == 'right_only', 'm.id']
        print (f'Display Common Element: {", ".join(x)}')
        print (f'Elements found only in DataFrame1: {", ".join(y)}')
        print (f'Elements found only in DataFrame2: {", ".join(z)}')

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在这一刻，我的函数返回None，因为我不知道我是否应该返回一些东西，但它工作得很好。谢谢@jezrael

这是我获得数据帧结果的方式：g=dataFrame1（）g=g.to_dict（orient='list'）print（“Neo4j中扩展的测试2的结果是”）对于键，值，值，值。items（）：对于n，值：print（n）一切都工作，直到过滤。然后我得到一个错误：KeyError:'标签[coll]不在[columns]@stetcoana-什么是

print（df1.info（））

和

print（df2.info（））

？RangeIndex:49个条目，0到48个数据列（共1列）：m.id 49非空对象数据类型：对象（1）内存使用量：472.0+字节无RangeIndex:39个条目，0到38个数据列（共1列）：m.id 39非空对象数据类型：对象（1）内存使用量：392.0+字节无[在3.445s中完成]是。我的数据帧只有一列包含该字符串，多行中有一列包含该字符串

def compare(a,b):
    if a.equals(b):
        print("SAME!")
    else:
        df = a.merge(b, how='outer',indicator=True)
        x = df.loc[df['_merge'] == 'both', 'm.id']
        y = df.loc[df['_merge'] == 'left_only', 'm.id']
        z = df.loc[df['_merge'] == 'right_only', 'm.id']
        print (f'Display Common Element: {", ".join(x)}')
        print (f'Elements found only in DataFrame1: {", ".join(y)}')
        print (f'Elements found only in DataFrame2: {", ".join(z)}')