python - 显示完整的行，突出显示数据帧 df1 、 df2 之间的差异，但仅当行单元格存在差异时

Question

我有两个数据帧 df1 和 df2。相同的索引和相同的列名。如何构建一个显示差异的数据框，但只有至少有一个不同单元格的行？如果行有不同的单元格，但有些是相同的，则保持相同的单元格完整无缺。

例子:

df1=pd.DataFrame({1:['a','a'],2:['c','c']})
df2=pd.DataFrame({1:['a','a'],2:['d','c']})

需要的输出:

pd.DataFrame({1:['a'],2:['c->d']},index=[0])

此示例中的输出应该是一行数据框，而不是包含相同行的数据框

注意:输出应仅包含完整行，这些行在单元格中至少有一处不同

我想要一个无需按行迭代且无需在 DataFrame 中创建特殊字符串的高效解决方案

Answer 1

您可以使用 this brilliant solution :

def report_diff(x):
    return x[0] if x[0] == x[1] else '{}->{}'.format(*x)

In [70]: pd.Panel(dict(df1=df1,df2=df2)).apply(report_diff, axis=0)
Out[70]:
   1     2
0  a  c->d
1  a     c

对于更复杂的 DataFrame:

In [73]: df1
Out[73]:
   A  B  C
0  a  c  1
1  a  c  2
2  1  2  3

In [74]: df2
Out[74]:
   A  B  C
0  a  d  1
1  a  c  2
2  1  2  4

In [75]: pd.Panel(dict(df1=df1,df2=df2)).apply(report_diff, axis=0)
Out[75]:
   A     B     C
0  a  c->d     1
1  a     c     2
2  1     2  3->4

更新:仅显示更改/不同的行:

In [54]: mask = df1.ne(df2).any(1)

In [55]: mask
Out[55]:
0     True
1    False
2     True
dtype: bool

In [56]: pd.Panel(dict(df1=df1[mask],df2=df2[mask])).apply(report_diff, axis=0)
Out[56]:
   A     B     C
0  a  c->d     1
2  1     2  3->4