比较多列上的两个数据框答案

【问题标题】：Compre two dataframes on multiple columns比较多列上的两个数据框
【发布时间】：2021-11-30 14:38:36
【问题描述】：

我有两个数据框，它们都有相同的列。我想比较它们，并为每两行找到不同的，在哪一列上它们具有不同的值

我的数据框如下：

A 列是唯一键两个数据框共享

df1

    A   B   C   D   E
0   V   10  5   18  20
1   W   9   18  11  13
2   X   8   7   12  5
3   Y   7   9   7   8
4   Z   6   5   3   90

df2

    A   B   C   D   E
0   V   30  5  18  20
1   W   9   18  11  9
2   X   8   7   12  5
3   Y   36   9   7  8
4   Z   6   5   3   90

预期结果：

df3

    A  key
0   V   B  
1   W   E 
3   Y   B

到目前为止我尝试过的是：

df3 = df1.merge(df2, on=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], how='outer', indicator=True)
df3 = df3[df3._merge != 'both'] #to retrieve only the rows where there's a difference spotted

这就是我为 df3 得到的东西

    A   B   C   D   E   _merge
0   V   10  5   18  20  left_only
1   W   9   18  11  13  left_only
3   Y   7   9   7   8   left_only
5   V   30  5  18  20   right_only
6   W   9   18  11  9   right_only
8   Y   36   9   7  8   right_only

我怎样才能达到预期的效果？

【问题讨论】：

数据框是否也有相同的行（或相同的键，按顺序）？
在存在多个不同列的情况下，您希望得到什么结果？

标签： python python-3.x pandas

【解决方案1】：

在您的情况下，您可以先设置索引，然后再设置eq

s = df1.set_index('A').eq(df2.set_index('A'))
s.mask(s).stack().reset_index()
Out[442]: 
   A level_1      0
0  V       B  False
1  W       E  False
2  Y       B  False

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以找到两个框架之间的差异，并使用idxmax 和axis=1 来获取不同的列：

diff = df1.set_index("A") - df2.set_index("A")
result = diff[diff.ne(0)].abs().idxmax(1).dropna()

>>> result
A
V    B
W    E
Y    B
dtype: object

【讨论】：