比较两个不同数据框中的数据并查看哪些是匹配的，哪些不匹配。
创始人
2024-12-14 00:02:39
0次

可以使用pandas库提供的merge()函数，将两个数据框基于某个共同列（如ID）进行合并，然后根据条件筛选出匹配和不匹配的数据。

示例代码如下：

import pandas as pd

读取两个数据框

df1 = pd.read_csv('data1.csv') df2 = pd.read_csv('data2.csv')

基于ID列合并两个数据框

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='outer', suffixes=('_df1', '_df2'))

筛选出匹配和不匹配的数据

matching_data = merged_df[merged_df['value_df1'] == merged_df['value_df2']] not_matching_data = merged_df[merged_df['value_df1'] != merged_df['value_df2']]

输出结果

print('匹配的数据：') print(matching_data)

print('不匹配的数据：') print(not_matching_data)

上一篇：比较两个不同数据框中的两列。

下一篇：比较两个不同数据框中的相似列，并获取两个数据框中未合并的行。

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