如何比较具有多种数据类型的两个数据帧

Question

我正在尝试比较两个数据帧并打印差异。当我尝试比较时，我得到一个“ValueError：只能比较相同标记的系列对象”

这是我正在比较的数据帧的样本。

      Name             NetAmount
0   AARON, ANN           440.40
1   AARON, BARBARA       334.23
2   AARON, XAVIER        378.09
3   ABBOTT, KEIFER       469.13
4   ABDO, WALEED         442.87
5   ABEDI, JONAS         466.69
6   ABELL, ASHLEY        288.09
7   ABOKO, HENRY         570.29
8   ABREU, IRVING        500.83
9   ABUHAMRA, ABDULAZIZ  429.73

     Name              NetAmount
0   AARON, ANN          371.70
1   AARON, BARBARA      357.89
2   AARON, XAVIER       406.46
3   ABBOTT, KEIFER      388.57
4   ABDO, WALEED        442.87
5   ABEDI, JONAS        466.69
6   ABOKO, HENRY        467.51
7   ABREU, IRVING       821.19
8   ABUHAMRA, ABDULAZIZ 422.77
9   ABUKHDAIR, ADAM     348.86

Name       Object
NetAmount  Float64

这是我尝试的错误：

if a.Name != b.Name:
   print(a.Name)
else:
   pass

Answer 1

为了使 2 个数据帧的大小可以不同，您可以将数据帧 a 列 Name 中的值与数据帧 Name 中所有字段的列表进行比较16=]。对另一侧重复。

不在 b.Name.to_list() 中构建 a.Name 的掩码，然后使用 .loc[] 到 select。反之亦然：

mask1 = ~a.Name.isin(b.Name.to_list())
print(a.loc[mask1])

mask2 = ~b.Name.isin(a.Name.to_list())
print(b.loc[mask2])

输出：

            Name  NetAmount
6  ABELL, ASHLEY     288.09
              Name  NetAmount
9  ABUKHDAIR, ADAM     348.86

或者，如果您只需要打印名称字段：

print(a.Name.loc[mask1])
print(b.Name.loc[mask2])

6    ABELL, ASHLEY
Name: Name, dtype: object
9    ABUKHDAIR, ADAM
Name: Name, dtype: object

如何比较具有多种数据类型的两个数据帧

How to compare two dataframes with multiple data types

python

compare

dataframe

pandas