查找 2 个 pandas 数据框的行之间的差异答案

【问题标题】：find difference between rows of 2 pandas dataframe查找 2 个 pandas 数据框的行之间的差异
【发布时间】：2017-06-21 04:25:55
【问题描述】：

我有 2 个具有完全相同列的熊猫数据框。所以它们看起来像这样：

Dataframe1:
C1 C2 C3
1  A  X
2  B  Y

Dataframe2:
C1 C2 C3
1  A  X
3  C  Z

我想找出这两个数据帧之间的区别。基本上我需要以下 3 个输出：

2 个数据帧中的相同行数 - 在这种情况下为“1”
dataframe1 中存在行，但 dataframe2 中缺少行
```
2  B  Y
```
dataframe2 中存在行，但 dataframe1 中缺少行
```
3  C  Z
```

我没有找到与以下相同的行：

same_line_count = (pd.merge(df1, df2, on=['C1', 'C2', 'C3'], how='inner')).shape[0]

但我找不到其他 2 个号码。

【问题讨论】：

标签： python pandas join dataframe

【解决方案1】：

我认为您需要 merge 和外连接和参数 indicator，过滤使用 loc 和 boolean indexing 以及计数相同的行 sum 布尔掩码：

print (Dataframe1)
   C1 C2 C3
0   1  A  X
1   2  B  Y
2   2  C  Y

print (Dataframe2)
   C1 C2 C3
0   1  A  X
1   3  C  Z

df = pd.merge(Dataframe1, Dataframe2, indicator=True, how='outer')
print (df)
   C1 C2 C3      _merge
0   1  A  X        both
1   2  B  Y   left_only
2   2  C  Y   left_only
3   3  C  Z  right_only

both = (df['_merge'] == 'both').sum()
print (both)
1

left_only = df.loc[df['_merge'] == 'left_only', Dataframe1.columns]
print (left_only)
   C1 C2 C3
1   2  B  Y
2   2  C  Y

right_only = df.loc[df['_merge'] == 'right_only', Dataframe1.columns]
print (right_only)
   C1 C2 C3
3   3  C  Z

【讨论】：