比较熊猫中的两个数组元素答案

【问题标题】：Comparing two arrays element wise in pandas比较熊猫中的两个数组元素
【发布时间】：2022-09-27 22:10:39
【问题描述】：

我有两个数据框。我的最终目标是比较两个数据框中的列并返回那些彼此不匹配的值例子：

df_1[\"column_1\"]= [\"A45\", \"kl24\", \"mhg\", \"tz22\" ]
df_2[\"column_2\"]= [\"KL24\", \"tz22\", \"mhg\", \"A 45\"]

我需要一个代码来比较相应数据帧[\"column\"] 中的两个数组值，并从 df_1 返回那些在 df_2 中不匹配的值（例如：从我们的示例中 \"A45\" 和 \"kl24\" 将return 因为有空格和大小写错误）

谁能帮我解决这个问题！

我的回答对你有用吗？
@TCMolenaar。首先非常感谢您的回答。我会在一小时内试一试。目前忙于其他事情
@TCMolenaar -Hi \"df = df_1.merge(df_2, how=\'outer\', left_on=\'column_1\', right_on=\'column_2\', indicator=True)\" 我收到内存错误对于这一步。也许我的笔记本电脑不够强大，无法处理它。你能告诉我另一种方法吗？
MemoryError：无法为形状为 (7, 198409634) 且数据类型为 float64 的数组分配 10.3 GiB
试试how=\'left\'

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

使用pd.merge(..., how='left', indicator=True) 并选择带有left_only 的行：

>>> df = df_1.merge(df_2, how='outer', left_on='column_1', right_on='column_2', indicator=True)
>>> df
  column_1 column_2      _merge
0      A45      NaN   left_only
1     kl24      NaN   left_only
2      mhg      mhg        both
3     tz22     tz22        both
4      NaN     KL24  right_only
5      NaN     A 45  right_only
>>> df[df._merge == 'left_only']['column_1']
0     A45
1    kl24
Name: column_1, dtype: object

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