Python：如何比较两个数据帧

Question

我有两个数据框：

df1

A1    B1
1     a
2     s
3     d

和

df2

A1    B1
1     a
2     x
3     d

我想比较B1列上的df1和df2。列A1可用于连接。我想知道：

1. df1和df2中哪些行相对于列B1？
2. 如果A1列的值不匹配。例如，df2是否缺少df1中的某些值，反之亦然。如果是这样，哪些？

我尝试使用合并和加入，但这不是我想要的。

Answer 1

我编辑了原始数据，以说明一个数据帧中A1键的情况，但不是另一个数据帧。

进行合并时，您需要指定＆＃39;外部＆＃39;合并，以便您可以在一个数据框中看到这些项目的A1键而不是另一个数据帧。

我已经加了后缀＆＃39; _1＆＃39;和＆＃39; _2＆＃39;指示列No fill from ad server.的数据框来源（_1 = df1和_2 = df2）。

B1

要检查df1 = pd.DataFrame({'A1': [1, 2, 3, 4], 'B1': ['a', 'b', 'c', 'd']}) df2 = pd.DataFrame({'A1': [1, 2, 3, 5], 'B1': ['a', 'd', 'c', 'e']}) df3 = df1.merge(df2, how='outer', on='A1', suffixes=['_1', '_2']) df3['check'] = df3.B1_1 == df3.B1_2 >>> df3 A1 B1_1 B1_2 check 0 1 a a True 1 2 b d False 2 3 c c True 3 4 d NaN False 4 5 NaN e False 和df1中缺少的A1密钥：

df2

修改 感谢@EdChum（所有熊猫知识的来源......）。

# A1 value missing in `df1`
>>> d3[df3.B1_1.isnull()]
   A1 B1_1 B1_2  check
4   5  NaN    e  False

# A1 value missing in `df2`
>>> df3[df3.B1_2.isnull()]
   A1 B1_1 B1_2  check
3   4    d  NaN  False