python：比较两个DataFrame是否完全一样

最新推荐文章于 2024-08-14 22:15:18 发布
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#python #开发语言 #后端 #数据分析

这篇博客介绍了如何使用`pandas.testing.assert_frame_equal()`函数来精确比较两个DataFrame对象，确保数据和数据类型的一致性。此外，还提到了将DataFrame列转换为`int64`类型的方法，例如`df['column_name'] = df['column_name'].astype(np.int64)`，这对于数据预处理和一致性检查非常有用。

在官方文档中：pandas.testing.assert_frame_equal — pandas 1.3.5 documentation

介绍了可以使用assert_frame_equal()函数来比价两个DataFrame是否完全一样，包括数值和数据类型。如果不一样，会显示哪列或哪行不一样，比价方便。

assert_frame_equal(my_processed_df, processed_df)

另外，补充一点，将dataframe中的其他数据类型转为int64的方式：

processed_df['caseid'] = processed_df['caseid'].astype(np.int64)

Pandas判断两个DataFrame中的值是否相同
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我们可以使用equals()函数来比较两个DataFrame对象是否相等，并可选地比较特定列或行。如果两个DataFrame中的数据类型不匹配，即使它们的值相同，equals()函数也会返回False。要判断两个DataFrame中的值是否相同，我们可以使用Pandas提供的equals()函数。这个函数将逐个元素地比较两个DataFrame，并返回一个布尔值，指示两个DataFrame是否相等。类似地，我们也可以使用equals()函数来比较两个DataFrame对象的特定行是否相同。
比较两个DataFrame的Python神器DataComPy
herosunly的博客
08-04 2万+
最近徒弟接到一个新任务，需要对若干组的csv文件进行两两对比，从而得到两者的差异之处。考虑到工作量巨大无比，如果完全手工完成那必然是费时费力，所以就想到将该工作自动化。考虑到她入行不久，短时间内也无法将其编程实现，所以就帮她来处理这个烫手的山芋。经过调研发现，可使用Python库DataComPy来完成该任务。 文章目录 1. 安装方法 2. 原理简述 3. 实例讲解 4. 其他说明..................
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zg_hover的专栏
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说明 Spark并没有提供比较两个dataframe是否相等的函数，所以，需要通过现有的函数来完成任务。但不同方式的性能有很大不同。 这里提供4种方式来比较两个Dataframe是否相等，可以根据不同的场景来选择使用。 实现方案 对于小的dataframe，可以直接collect回来，然后比较。 （1）先检查表结构是否相等；（2）确保df1,df2,df3没有重复行 ，使用intersect，并查看其count数是否和df的count数相等 使用subtract函数 可以通过subtract函数
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