两个不同的pandas列之间的差异

Question

我构建了一个函数，用于区分来自不同数据集的两个不同的pandas列。第一个数据集包含预测值，第二个数据集包含观察值。问题是两个数据集的行是不同的，为了区别我必须使用行的ID。

功能是：

def difference(data1,data2):              
    for i in range(data1.shape[0]):
        e_id=data2.iloc[i,0]
        p_oss =data1.iloc[int(e_id),9]
        diff= p_oss - data2.iloc[i,1]
    return diff

difference(df,evaluation)

其中：data1：观测值data2：预测值

功能错误：

IndexError: single positional indexer is out-of-bounds

观察到的数据集结构如下：

ID Attribute1 Attribute2 ... Prime
1     N         10            123
2     S         10            128
3     N          8             26
4     S         12            567
..
n     N         15             5

预测数据集的结构如下：

ID   Prime
4     566.89
1     123.03
2     127.95
3     26.01
...

预测数据集的ID发生变化，因为我使用函数（train_test_split）来拆分列车e测试集中的原始df。

我想要这样的输出：

ID   difference
1      0.03
2      0.05
3      0.1
4      0.11

...