如果第二个数据帧不存在，则取两个数据帧的差异，同时保留第一个数据帧的值
Taking difference of two dataframe while keeping values from first if it doesnt exist in second
我有 2 个数据框：
数据框Current如下：
Type1 Type2 Val1 Val2
A a 73 86
B s 8 17
D d 33 41
数据框Target如下：
Type1 Type2 Val1 Val2
A a 159 199
B s 135 198
C f 200 145
D d 149 119
我想找出 Target - Current 的不同，得到以下结果：
Type1 Type2 Val1 Val2
A a 86 113
B s 127 181
C f 200 145
D d 116 78
Current 中的所有 Type1, Type2 对都存在于 Target 中，反之亦然。我不确定如何处理上述问题。
159 - 73 = 86 对于 Type 1 = A and Type 2 = a 但 Type 1 = C and Type 2 = f 不存在于 Current 中，因此对于 Current 数据帧基本上是 0。因此，Target - Currnet 设置为 Target
的值
使用set_index将target和current数据帧中的MultiLevel索引设置为Type1和Type2，然后使用DataFrame.sub 带有可选参数 fill_value=0（如果 second 中不存在，则保留 first 的值）：
diff = (
target.set_index(['Type1', 'Type2'])
.sub(current.set_index(['Type1', 'Type2']), fill_value=0).reset_index()
)
结果：
print(diff)
Type1 Type2 Val1 Val2
0 A a 86.0 113.0
1 B s 127.0 181.0
2 C f 200.0 145.0
3 D d 116.0 78.0
我有 2 个数据框：
数据框Current如下：
Type1 Type2 Val1 Val2
A a 73 86
B s 8 17
D d 33 41
数据框Target如下：
Type1 Type2 Val1 Val2
A a 159 199
B s 135 198
C f 200 145
D d 149 119
我想找出 Target - Current 的不同，得到以下结果：
Type1 Type2 Val1 Val2
A a 86 113
B s 127 181
C f 200 145
D d 116 78
Current 中的所有 Type1, Type2 对都存在于 Target 中，反之亦然。我不确定如何处理上述问题。
159 - 73 = 86 对于 Type 1 = A and Type 2 = a 但 Type 1 = C and Type 2 = f 不存在于 Current 中，因此对于 Current 数据帧基本上是 0。因此，Target - Currnet 设置为 Target
使用set_index将target和current数据帧中的MultiLevel索引设置为Type1和Type2，然后使用DataFrame.sub 带有可选参数 fill_value=0（如果 second 中不存在，则保留 first 的值）：
diff = (
target.set_index(['Type1', 'Type2'])
.sub(current.set_index(['Type1', 'Type2']), fill_value=0).reset_index()
)
结果：
print(diff)
Type1 Type2 Val1 Val2
0 A a 86.0 113.0
1 B s 127.0 181.0
2 C f 200.0 145.0
3 D d 116.0 78.0