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本篇内容介绍了“怎么用Python datacompy找出两个DataFrames不同的地方”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
x表:
让x1和x2都是x的副本,则此时x1和x2的值是相同:
x1=x.copy() x2=x.copy()
将其中x2的一个数据赋值为2000
x2.loc['罗梓烜']['20220125']=2000
x1[x1==x2].head(25) # 如何对不相等的数据进行纠正
此时可以看到下图这个数据是NaN值,说明对于这个数据来说x1和x2是不相同的
x1[x1==x2].isnull().sum()
下图说明在20220125
这一列当中存在一个NaN
值,也就是我们刚刚赋值的地方:
但是现在还是不能确定出有异常值(也就是不相等的值的那行数据),因此我们考虑使用datacompy
安装:
pip install datacompy
import datacompy,pandas as pd,sys compy=datacompy.Compare(x1,x2,on_index=True) compy print(compy.matches()) print(compy.report())
此时就可以很清晰的看到两个DataFrame当中不相同的值了:
“怎么用Python datacompy找出两个DataFrames不同的地方”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
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