利用pandas将2个字典中去匹配相同的键,如果值不同就将不同的结果输出出来,并用代码展示
时间: 2023-08-31 08:31:22 浏览: 102
### 回答1:
可以使用pandas的DataFrame来实现这个功能。具体步骤如下:
1. 将两个字典转换成DataFrame,其中一个字典作为索引,另一个字典作为数据。
2. 使用merge函数将两个DataFrame按照索引进行合并。
3. 使用where函数过滤出值不同的行。
4. 使用dropna函数删除空值。
以下是代码示例:
```python
import pandas as pd
# 两个字典
dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
dict2 = {'a': 2, 'b': 3, 'c': 3}
# 将字典转换为DataFrame
df1 = pd.DataFrame(list(dict1.items()), columns=['key', 'value1']).set_index('key')
df2 = pd.DataFrame(list(dict2.items()), columns=['key', 'value2']).set_index('key')
# 合并两个DataFrame
df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
# 找到值不同的行
df_diff = df.where(df['value1'] != df['value2'])
# 删除空值
df_diff = df_diff.dropna()
# 输出结果
print(df_diff)
```
输出结果为:
```
value1 value2
key
a 1.0 2.0
b 2.0 3.0
```
### 回答2:
可以通过以下代码使用Pandas来实现对两个字典中相同键的匹配,并输出不同的结果。
```python
import pandas as pd
# 定义两个字典
dict1 = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}
dict2 = {'A': 1, 'B': 4, 'D': 5}
# 将两个字典转换成Series对象
series1 = pd.Series(dict1)
series2 = pd.Series(dict2)
# 将两个Series对象合并成一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'dict1': series1, 'dict2': series2})
# 去除相同键但值相同的行
df = df.loc[df['dict1'] != df['dict2']]
# 输出不同的结果
print(df)
```
以上代码首先将两个字典转换成相应的Series对象,然后将这两个Series对象合并成一个DataFrame对象。接着,通过比较dict1列和dict2列的值,筛选出不同的行,最后输出不同的结果。
运行上述代码,将会打印出如下结果:
```
dict1 dict2
B 2 4
C 3 NaN
D NaN 5
```
结果中的每一行表示字典中不同的键,各列表示字典的值,NaN表示该字典中没有该键。
### 回答3:
可以使用pandas进行字典的匹配和值的比较。首先,将两个字典转换为DataFrame。然后,使用merge函数将两个DataFrame根据键进行匹配,得到匹配结果。接着,使用条件判断语句判断两个值是否不同,并将不同的结果输出。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 定义两个字典
dict1 = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'D': 4}
dict2 = {'A': 1, 'B': 5, 'C': 3, 'D': 6}
# 将字典转换为DataFrame
df1 = pd.DataFrame(list(dict1.items()), columns=['key', 'value1'])
df2 = pd.DataFrame(list(dict2.items()), columns=['key', 'value2'])
# 根据键进行匹配
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
# 判断两个值是否不同,输出不同的结果
diff_df = merged_df[merged_df['value1'] != merged_df['value2']]
print(diff_df)
```
运行以上代码,输出结果如下:
```
key value1 value2
1 B 2 5
3 D 4 6
```
说明字典中键为B和D的值分别不同,因此将不同的结果输出出来。
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