找出具有相同列熊猫的两个数据框的差异

Question

我有如下所示的三个数据框

df1:

Unit_ID        Price
1              10
2              20
3              10

一天后，df1 更新为 df2，如下所示。

df2:

Unit_ID        Price
1              10
2              20
3              10
4              15
5              20

从那天起的一天后，df2 更新为 df3，如下所示。我想找出当前数据框中的新单位，如下所示。

df3:

Unit_ID        Price
1              10
2              20
3              10
4              15
5              20
6              80

我想编写一个函数来返回带有熊猫数据框的新单元。 我想找出当前数据框中的新单元，如下所示。

例如在第一次更新时它应该在数据框下方

df:

Unit_ID        Price
4              15
5              20

在下一次更新中，它应该返回下面的数据框

df:

Unit_ID        Price
6              80

步骤 1. 确保在每个数据帧中 Unit_ID 是唯一的。 2. 找出当前表中新的Unit_ID。

Answer 1

每天都需要将DataFrame复制到新的：

df1 = df.copy()

添加新行后，您可以使用Series.isin 的测试成员资格和~ 的反向掩码：

df_added = df[~df['Unit_ID'].isin(df1['Unit_ID'])]

验证解决方案：

print (df2)
   Unit_ID  Price
0        1     10
1        2     20
2        3     10
3        4     15
4        5     20

print (df3)
   Unit_ID  Price
0        1     10
1        2     20
2        3     10
3        4     15
4        5     20
5        6     80

df_added = df3[~df3['Unit_ID'].isin(df2['Unit_ID'])]
print (df_added)
   Unit_ID  Price
5        6     80