Python：如何比较两个数据帧

我有两个数据帧：

df1

A1    B1
1     a
2     s
3     d

及

我想比较B1列上的df1和df2。列A1可用于连接。我想知道：

关于B1列，df1和df2中的哪些行不同

如果列A1的值不匹配。例如，df2是否缺少df1中的某些值，反之亦然。如果是的话，是哪些

---

我尝试使用合并和联接，但这不是我想要的。

我编辑了原始数据，以说明一个数据帧中的A1键，而不是另一个

进行合并时，您希望指定一个“外部”合并，以便可以在一个数据帧（而不是另一个数据帧）中看到具有A1键的这些项

我已经包括了后缀“_1”和“_2”，以指示列

B1

的数据帧源（_1=

df1

和_2=

df2

）

df1 = pd.DataFrame({'A1': [1, 2, 3, 4], 'B1': ['a', 'b', 'c', 'd']})
df2 = pd.DataFrame({'A1': [1, 2, 3, 5], 'B1': ['a', 'd', 'c', 'e']})

df3 = df1.merge(df2, how='outer', on='A1', suffixes=['_1', '_2'])
df3['check'] = df3.B1_1 == df3.B1_2

>>> df3
   A1 B1_1 B1_2  check
0   1    a    a   True
1   2    b    d  False
2   3    c    c   True
3   4    d  NaN  False
4   5  NaN    e  False

要检查

df1

和

df2

中是否缺少A1键：

# A1 value missing in `df1`
>>> d3[df3.B1_1.isnull()]
   A1 B1_1 B1_2  check
4   5  NaN    e  False

# A1 value missing in `df2`
>>> df3[df3.B1_2.isnull()]
   A1 B1_1 B1_2  check
3   4    d  NaN  False

编辑 感谢@EdChum（所有熊猫知识的来源…）

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我已经编辑了原始数据，以说明一个数据帧中的A1键，而不是另一个

进行合并时，您希望指定一个“外部”合并，以便可以在一个数据帧（而不是另一个数据帧）中看到具有A1键的这些项

我已经包括了后缀“_1”和“_2”，以指示列

B1

的数据帧源（_1=

df1

和_2=

df2

）

df1 = pd.DataFrame({'A1': [1, 2, 3, 4], 'B1': ['a', 'b', 'c', 'd']})
df2 = pd.DataFrame({'A1': [1, 2, 3, 5], 'B1': ['a', 'd', 'c', 'e']})

df3 = df1.merge(df2, how='outer', on='A1', suffixes=['_1', '_2'])
df3['check'] = df3.B1_1 == df3.B1_2

>>> df3
   A1 B1_1 B1_2  check
0   1    a    a   True
1   2    b    d  False
2   3    c    c   True
3   4    d  NaN  False
4   5  NaN    e  False

要检查

df1

和

df2

中是否缺少A1键：

# A1 value missing in `df1`
>>> d3[df3.B1_1.isnull()]
   A1 B1_1 B1_2  check
4   5  NaN    e  False

# A1 value missing in `df2`
>>> df3[df3.B1_2.isnull()]
   A1 B1_1 B1_2  check
3   4    d  NaN  False

编辑 感谢@EdChum（所有熊猫知识的来源…）

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1. <代码>df1['B1']==df2['B1']2。由于我不清楚你的意思，你能解释并公布你想要的结果吗<代码>df1['B1']==df2['B1']2。您能否解释并发布所需的输出，因为我不清楚您的意思。如果使用最新版本的pandas，您可以使用并通过

indicator=True

添加一列，以显示行是否仅在左、右、右三个方向都是完美的！似乎正是我需要的。小问题。当我在我的数据上尝试它时，我看不到缺少的行。其中一个数据帧中存在一些记录，它们在合并后不会显示。但是，您的解决方案与您在此处提供的测试数据完美配合。我不知道为什么会这样？我正在从一些csv文件中读取数据。您可能需要在有问题的地方发布数据，这可能是一个新问题。@EdChum是否有办法比较多个列？如果使用pandas的最新版本，您可以使用并传递

indicator=True

来添加一列，以显示该行是否仅在左、右、右三个方向都是完美的！似乎正是我需要的。小问题。当我在我的数据上尝试它时，我看不到缺少的行。其中一个数据帧中存在一些记录，它们在合并后不会显示。但是，您的解决方案与您在此处提供的测试数据完美配合。我不知道为什么会这样？我正在从一些csv文件中读取数据。您可能需要在有问题的地方发布数据，可能是一个新问题。@EdChum有没有办法比较多列？