如何有效地并排比较数据帧以进行深入的变化分析？

并排比较数据帧以进行全面的变化分析

为了突出显示两个数据帧之间的差异，存在一种有效的方法来消除这种需要用于费力的逐行和逐列比较。通过利用特定的 Python Pandas 函数，可以查明各种数据类型（例如 int、float、boolean、string）的变化，并以直观的 HTML 表格格式呈现它们。

首先，确定是否存在任何变化使用布尔函数 (df1 != df2).any(1) 更改了行。接下来，要识别已更改的特定条目，请使用 ne_stacked = (df1 != df2).stack() 并使用changed = ne_stacked[ne_stacked].

过滤掉未更改的值来获取实际更改的值值，合并 Difference_locations = np.where(df1 != df2)，它标识更改数据的位置。使用changed_from = df1.values[difference_locations]从这些位置的原始数据帧（df1）中提取值。类似地，使用changed_to = df2.values[difference_locations]从第二个dataframe（df2）中提取相应的值。

为了全面呈现差异，通过将changed_from和changed_to组合为列并设置索引来构建DataFrame以匹配更改的变量。此数据框将提供更改的清晰并排视图，突出显示每个数据点的原始值和更新值。

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