Python-Pandas之Dataframe的比较记录

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我是靠谱客的博主糊涂未来，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Python-Pandas之Dataframe的比较记录，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

最近需要做dataframe之间的比较，看看两个df之间是否相同，百度之后，有一个好的方式，就是将df的值先转化成行向量，然后用向量比较，得到一个ndarray的数组，里面只有True和False，其中False，表示两个向量不同，我们只需要判断里面是否有False就可以知道是否完全相等。

下面是代码：

def compare_values(df1, df2):
    
    df1_r, df1_c = df1.shape
    df2_r, df2_c = df2.shape
    
    if ((df1_r != df2_r) or (df1_c != df2_c)) :
        raise Exception('Dimension Mismatch!')
    
    df1_t = df1.fillna(value='')
    df2_t = df2.fillna(value='')
    res = list(df1_t.values.ravel() == df2_t.values.ravel()) 
    return res.count(False) <= 0

这里我们看到，在里面还做了一个处理，那就是处理空值。

这是因为这个在比较的时候，如果有空值，即使两个df的同一个位置都是空值，那得到的结果也是不相同的，所以我们需要在比较之前，先把空值设定为一个特定的值，或者空字符串，这样再做比较就比较真实了。

如果，我们想要知道到底是哪些位置没有匹配对，或者说我们要验证这个比较是不是正确的，那我们只需要一个循环，然后把False项的位置都取出来，然后计算下行和列，就能知道哪里没有匹配：

def compare_values(df1, df2):
    
    df1_r, df1_c = df1.shape
    df2_r, df2_c = df2.shape
    
    if ((df1_r != df2_r) or (df1_c != df2_c)) :
        raise Exception('Dimension Mismatch!')

    df1_t = df1.fillna(value='')
    df2_t = df2.fillna(value='')
    res = list(df1_t.values.ravel() == df2_t.values.ravel()) 
    for i,v in enumerate(res): # 这里其实需要做循环判断了，只是为了展示哪行哪列不好
        if not v:
            r = i // df1_c
            c = i % df1_c
            print('====================')
            print(r, c)
            print(df1.iloc[r,c])
            print(df2.iloc[r,c])
            print('====================')
    return res.count(False) <= 0

然后弄个例子来验证下：

import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(data=[[1, 2, 3], [pd.NaT, np.nan, 6], [7, 8, 9]], index=['0', '1', '2'], columns=['a', 'b', 'c'])
df2 = pd.DataFrame(data=[[1, 2, 3], [pd.NaT, 5, 6], [7, 8, 9]], index=['0', '1', '2'], columns=['a', 'b', 'c'])
print(compare_values(df1, df2))

最后的结果是：

====================
1 1
nan
5
====================
False

也就是第二行第二列匹配不上，而第二行第一列，两边都是空值的情况，他们是匹配的。

另外，如果不想做填充空值，那我们只好用循环去做判断了，判断两边是否是同时为空值：

def compare_values(df1, df2):
    
    df1_r, df1_c = df1.shape
    df2_r, df2_c = df2.shape
    
    if ((df1_r != df2_r) or (df1_c != df2_c)) :
        raise Exception('Dimension Mismatch!')
    
    identical = True
    res = list(df1.values.ravel() == df2.values.ravel()) 
    for i,v in enumerate(res):
        if not v:
            r = i // df1_c
            c = i % df1_c
            if ((df1.iloc[r,c] != df2.iloc[r,c]) and (pd.notna(df1.iloc[r,c]) or pd.notna(df2.iloc[r,c]))):
                print('====================')
                print(r, c)
                print(df1.iloc[r,c])
                print(df2.iloc[r,c])
                print('====================')
                identical = False
    return identical

用上面的实例跑一下，得到的结果是一样的，所以在我们具体的比较中，看看自己需求是什么，然后再稍加改动即可。

另外，由于在比较时，我们可以需要填充空值，比如把空值填充为空字符串，然后参与接下来的数据分析，需要注意，这里面如果你是替换成了空字符串，那么在做统计时，就会报错，因为不是numeric的，所以在做比较时，一定是用临时的填充空值的df去做，免得影响后面的计算。

所以，需要用到统计的int和float类型的空值，我们一般用0去填充，这样即使有两个df，一个是空值，一个是0，也不会影响最终的结果。