本篇博客解决在两个几乎完全相同的DataFrame当中如何找出不相同的元素,并使用datacompy直观的显示出来。
x表:
文章图片
【Phthon|Python datacompy 找出两个DataFrames不同的地方】让x1和x2都是x的副本,则此时x1和x2的值是相同:
x1=x.copy()
x2=x.copy()
将其中x2的一个数据赋值为
2000
x2.loc['罗梓烜']['20220125']=2000
x1[x1==x2].head(25) # 如何对不相等的数据进行纠正
此时可以看到下图这个数据是NaN值,说明对于这个数据来说x1和x2是不相同的
文章图片
x1[x1==x2].isnull().sum()
下图说明在
20220125
这一列当中存在一个NaN
值,也就是我们刚刚赋值的地方:文章图片
但是现在还是不能确定出有异常值(也就是不相等的值的那行数据),因此我们考虑使用datacompy
安装:
!pip install datacompy
import datacompy,pandas as pd,sys
compy=datacompy.Compare(x1,x2,on_index=True)
compy
print(compy.matches())
print(compy.report())
此时就可以很清晰的看到两个DataFrame当中不相同的值了:
文章图片
推荐阅读
- 数据可视化|Python绘制疫情地图 超简单!
- Python|使用python对全球最新疫情情况进行可视化地图绘制!
- java|如何写出让同事无法维护的代码()
- 【Python】|Python 代码规范
- java|云原生爱好者周刊(Grafana Loki 免费电子书)
- 大数据|11 个可以部署在 Linux 服务器上的开源论坛软件 | Linux 中国
- 嵌入式|构建嵌入式linux系统_用于构建嵌入式Linux系统的4种工具
- python|100天精通Python(基础篇)——第31天(三个时间相关标准库)
- #|算法Day6(广度优先搜索——最短路径问题)