如何比较两个数据框并返回有差异的列？

Question

我正在准备一个数据框来存储员工技能的变化。

我想比较带有以下标签的两个表：“员工姓名”、“技能名称”、“年份”和“分数”。在第二年雇用了一些员工，并增加了一些技能。我想检查两个数据框中是否缺少员工或技能并填补空白，以便数据框的形状相同。

dataset = dataset[['Employee Name', 'Skill Name', 'Year', 'Score']]

min_y = dataset['Year'].min()
max_y = dataset['Year'].max()

ds1 = ds1.sort_values(['Employee Name', 'Skill Name'], ascending=[True, False])
ds2 = ds2.sort_values(['Employee Name', 'Skill Name'], ascending=[True, False])

ds1 = dataset[dataset['Year']==min_y].reset_index().drop(['index'], axis=1).drop(['Year'], axis=1)
ds2 = dataset[dataset['Year']==max_y].reset_index().drop(['index'], axis=1).drop(['Year'], axis=1)

dsBool = (ds1 != ds2).stack()
dsdiff = pd.concat([ds1.stack()[dsBool], ds2.stack()[dsBool]], axis=1)
dsdiff.columns=["Old", "New"]

目前比较这两个表会因为两个DataFrame的形状不同而导致错误： 只能比较具有相同标签的 DataFrame 对象

Answer 1

据了解，形状错误是由于增加了新员工和更新现有员工的技能。要找出缺失值，您可以加入这些数据框，然后删除重复的条目。这样，剩下的唯一条目将是两个数据帧中不同的条目。

temp = pd.concat((ds1, ds2), axis = 0)
temp = temp.drop_duplicates(subset = 'Employee Name', keep = False, inplace = True)
# keep = False ensures that all repeating entries are considered duplicates

临时数据帧现在包含在最初的 2 个数据帧中不同的所有条目。可以在其形状匹配的数据框中搜索和编辑它们。

Answer 2

在比较之前尝试确保两个数据帧的索引相同：

ds1 = dataset[dataset['Year']==min_y].drop(['Year'], axis=1).reset_index(drop=True)
ds2 = dataset[dataset['Year']==max_y].drop(['Year'], axis=1).reset_index(drop=True)

然后进行比较：

dsBool = (ds1 != ds2).stack()

编辑：

实际上，我认为您的原始帖子的代码顺序可能错误。请尝试以下操作：

dataset = dataset[['Employee Name', 'Skill Name', 'Year', 'Score']]

dataset.sort_values(['Employee Name', 'Skill Name'], ascending=[True, False], inplace=True)

ds1 = dataset[dataset['Year'] == dataset['Year'].min()].drop(['Year'], axis=1).reset_index(drop=True)
ds2 = dataset[dataset['Year'] == dataset['Year'].max()].drop(['Year'], axis=1).reset_index(drop=True)

dsBool = (ds1 != ds2).stack()
dsdiff = pd.concat([ds1.stack()[dsBool], ds2.stack()[dsBool]], axis=1)
dsdiff.columns=["Old", "New"]