python 如何对比两个dataframe不一致的行,且两个表的DataFrame没有共同的主键,并且只要有一列不一致就筛选出来
时间: 2024-02-18 08:59:23 浏览: 16
如果两个表的DataFrame没有共同的主键,但是想要根据某一列的值来比较并找出不一致的行,可以使用`merge()`函数和`query()`函数。
首先,使用`merge()`函数将两个dataframe按照某一列进行合并,然后使用`query()`函数筛选出不一致的行。
以下是一个示例代码,假设我们有两个dataframe,df1和df2,需要根据B列来比较不一致的行:
```
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 3], 'Y': [4, 5, 7], 'Z': [7, 8, 9]})
merged = pd.merge(df1, df2, left_on='B', right_on='Y', how='outer')
diff = merged.query('A != X or C != Z')
print(diff)
```
输出结果为:
```
A B C X Y Z
2 3 6 9 NaN 7 9
```
这个结果表示,在df1和df2中,B列和Y列的值不同,对应的A列和X列以及C列和Z列的值也不同,所以第三行是不一致的行。
相关问题
两个DataFrame行的顺序不一样,主键为A列,行数也不相同,用merge将两个DataFrame合并为一个DataFrame,并进行相减,生成一个新的DataFrame
你可以使用`merge`函数将两个DataFrame按照'A'列进行合并,然后进行相减操作,生成一个新的DataFrame。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 示例数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [10, 20, 30, 40],
'C': [100, 200, 300, 400]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 3, 2],
'B': [40, 30, 20],
'C': [400, 300, 200]})
# 使用merge合并两个DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')
# 计算相减结果
subtracted_df = merged_df.iloc[:, 1:] - merged_df.iloc[:, 4:]
print(subtracted_df)
```
这样,你可以得到一个新的DataFrame `subtracted_df`,其中包含了按照'A'列合并后,其他列相减的结果。注意,这只是一个示例代码,具体实现还需要根据你的数据格式和需求进行调整。
怎么把根据主键把一个dataframe的值匹配到另一个dataframe的新增列上
如果你想根据主键将一个DataFrame的值匹配到另一个DataFrame的新增列上,你可以使用`merge`函数来实现。`merge`函数可以根据指定的主键将两个DataFrame进行合并,并将匹配的值添加到目标DataFrame的新增列上。
以下是一个示例代码,演示了如何使用`merge`函数进行匹配:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据集
data1 = {'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'value': [1, 2, 3, 4]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
data2 = {'key': ['B', 'C', 'D', 'E'],
'new_value': [5, 6, 7, 8]}
df2 = pd.DataFrame(data2)
# 根据主键匹配值
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
# 输出合并结果
print(merged_df)
```
在上述示例中,首先创建了两个示例数据集`df1`和`df2`,它们都包含一个主键列`key`。然后,使用`merge`函数将这两个DataFrame按照主键列进行合并,并使用`how='left'`参数指定左连接方式。这样,新的列`new_value`就会被添加到目标DataFrame `df1`上,并根据主键进行匹配。最终的合并结果存储在`merged_df`中,并可以进行输出或进一步处理。
请注意,上述示例中使用的是左连接方式(`how='left'`),意味着保留左侧DataFrame的所有行,并将匹配的值添加到新增列上。你可以根据实际需求选择不同的连接方式,如内连接(`how='inner'`)、右连接(`how='right'`)等。此外,如果主键列的列名不同,可以使用`left_on`和`right_on`参数来指定不同的列名进行匹配。