


Vergleichen zweier Datenrahmen, um Unterschiede zu identifizieren
Um zwei Datenrahmen, df1 und df2, zu vergleichen und die Unterschiede zwischen ihnen zu bestimmen, können die folgenden Schritte ausgeführt werden genommen werden:
Da der bereitgestellte Code df1 != df2 nur für Datenrahmen mit identischen Zeilen und Spalten anwendbar ist, ist ein alternativer Ansatz erforderlich. Die Verkettung der beiden Datenrahmen zu einem einzigen Datenrahmen, df, ermöglicht einen gründlicheren Vergleich.
<code class="python">import pandas as pd df = pd.concat([df1, df2])</code>
Nach der Verkettung setzen Sie den Index von df zurück, um mögliche Indexkonflikte zu vermeiden.
<code class="python">df = df.reset_index(drop=True)</code>
Gruppieren Sie den Datenrahmen nach jeder Spalte, um eindeutige Datensätze zu identifizieren.
<code class="python">df_gpby = df.groupby(list(df.columns))</code>
Extrahieren Sie den Index eindeutiger Datensätze, wobei die Länge der Gruppe 1 beträgt.
<code class="python">idx = [x[0] for x in df_gpby.groups.values() if len(x) == 1]</code>
Filtern Sie den Datenrahmen basierend auf dem eindeutigen Index, um die Unterschiede zwischen df1 und df2 zu erhalten.
<code class="python">result = df.reindex(idx)</code>
Der resultierende Ergebnisdatenrahmen enthält die Zeilen, die sich in df2, aber nicht in df1 befinden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie identifiziere ich Unterschiede zwischen zwei Datenrahmen in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonarraysSupportvariousoperationen: 1) SlicicingExtractsSubsets, 2) Anhang/Erweiterungen, 3) Einfügen von PlaceSelementsatspezifischePositionen, 4) Entfernen von Delettel, 5) Sortieren/ReversingChangesorder und 6) compredewlistenwlists basierte basierte, basierte Zonexistin

NumpyarraysaresessentialForApplicationsRequeeFoughnumericalComputations und Datamanipulation

UseanArray.ArrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogenousData, Performance-CriticalCode, OrInterfacingwithCcode.1) HomogenousData: ArraysSavemoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraySaveMoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraysFerbetterPerPterPerProrMtorChorescomeChormericalcoricalomancomeChormericalicalomentorMentumscritorcorements.3) Interf

Nein, NOTALLLISTOPERATIONSARESURDEDBYARAYS UNDVICEVERSA.1) ArraysDonotsupportdynamicoperationslikeAppendorinStResizing, die impactSperformance.2) listsDonotguaranteConstantTimeComplexityfordirectAccesslikearraysDo.

ToaccesselementSinapythonlist, verwenden Indexing, Negativindexing, Slicing, Oriteration.1) IndexingStartsat0.2) NegativeIndexingAccessses aus der THEend.3) SlicingExtractSporions.4) itererationSforloopsorenumerate.AlwaySChEckLegthtoavoidIndexerror.

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making


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