Os pandas comparam dois quadros de dados de linha por linha
Pand como método de comparação
Nos pandas, o método de comparação exibe as variações entre dois quadros de dados. Este método compara dois quadros de dados, Row por fila e coluna por coluna. Em seguida, exibe as diferenças próximas uma da outra. A função de comparação só pode comparar os quadros de dados de uma estrutura semelhante, com os mesmos nomes de linha e colunas e tamanhos iguais.
Segue -se a seguinte sintaxe:
Vamos discutir brevemente os parâmetros.
O "DF_2" é qualquer dataframe para comparação. O “Align_axis” Especifica os eixos de comparação, com 0 para linhas e 1 para colunas como o valor padrão. O “Keep_Shape” O parâmetro é um valor booleano. Colocar isso como "verdadeiro" proíbe qualquer linha ou coluna de ser eliminada. Para o valor padrão "false", ele compara colunas e linhas com todos os atributos que são iguais para os dois quadros de dados. Outro argumento booleano é “Keep_equal”. Os dois quadros de dados exibem valores iguais. Quando isso é definido como "true", exibe as posições para os dois quadros de dados com os valores idênticos como NAN para a configuração padrão "false".
Exemplo: Utilizando o método de comparação de pandas
Utilizamos a ferramenta "Spyder" aqui. Abra um novo arquivo python na ferramenta "Spyder". Temos que "importar pandas como PD" para acessar os recursos de pandas. É extremamente importante notar que as edições de pandas devem ser 1.1.0 ou superior. Criamos nosso primeiro dataframe usando o método pandas “PD.Dataframe () ”e armazenou este DataFrame em uma variável“ First_Table ”.
Inicializamos esse quadro de dados com três colunas "Produto", "Preço" e "Quantidade". Cada coluna está armazenando o mesmo comprimento de valores que são cinco. A primeira coluna "produto" do quadro de dados "First_Table" está armazenando cinco valores de string que são "acrílicos", "tela", "lápis", "notebooks" e "pincéis". Nossa segunda coluna "Price" está armazenando 5 valores int que são "260", "100", "25", "350" e "200". A última coluna aqui é "Quantidade" e também está armazenando valores int que são "1", "2", "5", "3" e "6". Na última linha do script, empregamos a função "print ()" para exibir nosso primeiro dataframe.
Quando você pressiona o botão "Executar arquivo" ou usa as teclas "Spyder" "Shift+Enter" no teclado O arquivo Python preenchimento executa. A saída exibida no terminal mostra um quadro de dados com 3 colunas que são criadas com sucesso.
Deve haver dois dados do quadro para compará -los. Já criamos nosso primeiro DataFrame "First_Table". Agora, temos que gerar o segundo dados de dados. Antes de construir o segundo quadro de dados, devemos ter em mente algumas restrições que mencionamos na introdução. Ambos os quadros de dados devem ter os mesmos nomes de colunas, formas exatas e comprimento igual. Só então podemos aplicar o método de comparação.
Para gerar o segundo quadro de dados, copiamos a primeira estrutura "First_Table" com algumas alterações. Criamos um quadro de dados "Second_Table" e atribuímos a saída de chamar o "DataFrame.cópia () ”método. O ".A função copy () ”copiará a estrutura da tabela do quadro de dados“ First_Table ”. Queremos copiar a forma, mas precisamos modificar alguns valores no novo DataFrame, para que usaremos o “.Propriedade loc ”aqui. Esta propriedade especifica o local onde você deseja adicionar valor. Funciona pelo novo nome "Second_Table" com ".loc [0, 'preço'] = 300 ”. Assim, no índice "0" da coluna "Preço" no quadro de dados "Second_Table", ele colocará o valor "300".
No local do índice "1" da coluna "Preço", o valor é colocado "120". O índice LOC “2” da coluna “Price” armazena o valor “20”. E os dois valores restantes seriam copiados como é da coluna "First_Table" "Price". Da mesma forma, no índice loc "0" da coluna "Quantidade", o valor é modificado para "2". O LOC "1" da coluna "Quantidade" tem valor "3". LOC “2” da coluna “Quantidade” definiu o valor “6”. O restante dos valores será copiado da coluna "First_Table" "Quantidade" como é. Em seguida, empregamos a função "print ()" para exibir o segundo quadro de dados no terminal.
Quando a saída é exibida, você pode observar que o "Second_Table" tem todas as mesmas colunas que "First_Table". Os valores modificados das colunas "Preço" e "Quantidade" são implementados com sucesso nos locais fornecidos.
Aqui a tarefa principal começa. Temos que agora comparar os dois dados de dados. Para isso, usaremos os pandas “DataFrame.Compare () ”Método.
Invocamos o “DataFrame.Compare () ”Método. Segue a sintaxe como o nome do primeiro DataFrame "First_Table" com o ".compare () ”e entre os parênteses do“.Compare () ”Método. Forneça o nome do segundo quadro de dados "Second_Table". Criamos uma variável "comparação" para armazenar o quadro de dados resultante gerado a partir da comparação "First_Table" e "Second_Table". Por fim, o método "print ()" é invocado com a variável "comparação" como seu parâmetro para exibir o quadro de dados resultantes.
Aqui está o quadro de dados de saída com a comparação dos valores distintos dos dois quadros de dados. Por padrão, ele cai os mesmos valores. A comparação é feita em termos de coluna por suas configurações padrão.
Agora, se queremos desenhar uma comparação em termos de linha, precisamos alterar o parâmetro "alinhamento". Seu valor padrão é "1", que desenhará uma comparação em termos de coluna. Definimos o "align_axis = 0", então as linhas de tabela são desenhadas sequencialmente de si e de outras pessoas. Em seguida, chamamos a função "print ()" para exibir o resultado.
A imagem de saída abaixo mostra um quadro de dados desenhado com uma comparação em linha.
Use o ".Compare () "Método argumenta“ Mantenha a forma ”para exibir todas as entradas na tabela de“ comparação ”. Por padrão, "Keep_Shape" está definido como "false". Se "verdadeiro", todas as linhas e colunas estão incluídas na tabela; Caso contrário, apenas aqueles com valores diferentes são mantidos.
Você pode ver a saída mostra todas as colunas e linhas, mas os mesmos valores são exibidos como "nan" aqui e valores distintos são mantidos como são.
Agora, se você deseja exibir todos os valores sem ser impressa como "nans", você deve usar o parâmetro "Keep_Shape = true" junto com o parâmetro "keep_equal = true". Se "Keep_equal" estiver definido como "true", a saída também inclui valores iguais. Os valores iguais são exibidos como "nans". A configuração padrão deste parâmetro é “falsa.”
A saída exibida no terminal mostra um quadro de dados com uma comparação desenhada em linha de todos os valores de dois quadros de dados, mantendo os valores iguais e distintos.
Conclusão
Neste guia, discutimos a técnica de comparação dos pandas para comparar dois quadros de dados. Nós explicamos a sintaxe dos pandas “.Compare () ”” função e todos os parâmetros. Usando a ferramenta "Spyder", implementamos e elaboramos os códigos de exemplo no Python.