Pandas：检测一个df和另一个df之间的缺失列[重复]答案

【问题标题】：Pandas: Detect missing columns between one df and another [duplicate]Pandas：检测一个df和另一个df之间的缺失列[重复]
【发布时间】：2021-08-25 06:12:06
【问题描述】：

我有以下代码

import pandas as pd

expected_df = pd.DataFrame({'One': [20], 'Two': [30], 'Three': [90]})

df = pd.DataFrame({'One': [20], 'Two': [30]})

assert expected_df.equals(df), 'Test Failed: df is missing column/s'

# returns 'Test Failed: df is missing column/s'

如您所见，“df”不包含“三”列，因此运行 assert equals() 会返回“测试失败：df 缺少列/秒”。

我想要的是能够检测丢失的列并将其作为失败断言的一部分返回，因此类似于“测试失败：df is missing column/s: ['Three']'”

有没有办法用 assert 和 pandas 做到这一点？

【问题讨论】：

你可以使用 expected_df.eq(df)，它给你一个 True False df 并从那里断言

标签： python pandas dataframe assert

【解决方案1】：

计算两个列表之间的差异：

>>> expected_df.columns.difference(df.columns).tolist()
['Three']

【讨论】：