使用 pandas 比较两个数据框的列值答案

【问题标题】：Compare column values of two dataframes using pandas使用 pandas 比较两个数据框的列值
【发布时间】：2020-05-30 22:32:27
【问题描述】：

我是 python 新手，所以请放轻松。我一直在查找类似的线程，但无法为我的问题找到一个简洁的解决方案：

我想比较两个数据框的列值并将不同的值放在新的数据框中我的数据框在下面并且长度不同（即行数）。我想比较每个 SKU 的状态：

df1

SKU PRICE   Status
A   1798    0
C   1798    1
D   999     0
E   1299    1
F   999     0


df2

SKU PRICE   Status
A   1798    1
B   2997    1
C   1798    1
D   999     0

比较 df2 和 df1 我想要关注 df3

SKU PRICE Status
A   1798  0

我知道它可以通过循环来完成，但我希望通过 pandas 或 itertools 有更好的解决方案？

感谢您的帮助

df1:

df2:

【问题讨论】：

您的预期输出看起来有点不对劲。请您再检查一遍好吗？
这里的预期结果是什么？要返回状态不同的匹配 SKU 价格行？这听起来像是一个额外步骤的合并问题：df1.merge(df2, on=['SKU', 'PRICE']).query('Status_x != Status_y')
您好，仅 SKU A 的状态已更改。因此预计新 DF 中只有一行

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

这是一个简单的合并和过滤操作：

df1.merge(df2, on=['SKU', 'PRICE']).query('Status_x != Status_y')

  SKU  PRICE  Status_x  Status_y
0   A   1798         0         1

或者，更准确地说：

(df1.merge(df2, on=['SKU', 'PRICE'], suffixes=('', '_y'))
    .query('Status != Status_y')
    .drop('Status_y', 1))

  SKU  PRICE  Status
0   A   1798       0

【讨论】：

哇，谢谢你似乎成功了。我有超过 4000 行。因此将运行其他检查以确保结果正确。但乍一看它看起来很棒。
@failsafe100 坚持使用您的用户名，这是正确的精神。