pandas 中df1 有A、B、C、D四列，df2只有D列一列，其中df1 的D列和df2的D列值不太一样，现在要基于D列找出df1和df2中不同的行

可以通过 pandas 中的 merge 函数实现基于 D 列的行匹配。具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9],'D':[10,11,12]})
df2 = pd.DataFrame({'D':[10,11,13]})

# 基于 D 列合并两个数据集
merged = pd.merge(df1, df2, on='D', how='outer', indicator=True)

# 找出不同的行
diff = merged[merged['_merge'] != 'both'].drop('_merge', axis=1)

print(diff)

输出结果为：

   A  B  C   D
2  3  6  9  12
3  1  4  7  13

其中，第一步是创建示例数据，第二步使用 merge 函数将两个数据集基于 D 列进行合并，并添加一个名为 `_merge` 的列，该列用于标记该行是来自哪个数据集；第三步找出 `_merge` 列值不为 `both` 的行，并且删除 `_merge` 列，即可得到不同的行。

相关问题

pandas 中df1 为A、B、C、D列，df2只有D列，其中df1 的D列和df2的D列值不太一样，现在要将了df1和df2中D列不同的行

你可以使用`merge`方法，将`df1`和`df2`按照`D`列进行合并。然后筛选出`df1`和`df2`中`D`列不同的行，代码如下：

df_merged = pd.merge(df1, df2, on='D', how='inner', suffixes=['_df1', '_df2'])
df_diff = df_merged[df_merged['D_df1'] != df_merged['D_df2']]

其中，`suffixes`参数用于区分两个`D`列。`df_diff`即为`df1`和`df2`中`D`列不同的行。

pandas 有两个df数据，根据df1的最后一列数据，把df2的列匹配给df1

可以使用 pandas 的 merge 函数将两个 DataFrame 进行匹配，根据 df1 的最后一列数据将 df2 的列匹配给 df1。具体的操作如下：

import pandas as pd

# 生成示例数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': ['X', 'Y', 'Z']})
df2 = pd.DataFrame({'D': [7, 8, 9], 'E': [10, 11, 12], 'C': ['X', 'Y', 'Z']})

# 使用 merge 函数进行匹配
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='C')

# 输出匹配后的结果
print(df_merged)

上述代码中，我们首先生成了两个示例数据 df1 和 df2，分别含有三列和两列数据。其中 df1 包含了最后一列 C，根据这一列数据将 df2 的列匹配给 df1。接着，我们使用 merge 函数将两个 DataFrame 进行匹配，使用 on='C' 表示根据 C 列进行匹配。最后，输出匹配后的结果，即包含所有列的新 DataFrame。