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 15:31:22 浏览: 62
### 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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