Pandas 数据集的成员差异

如何解决Pandas 数据集的成员差异

我正在寻找解决此问题的方法： 我有两组数据，相同的维度和相同的格式，都来自同一个软件。 我想绘制这两个数据集之间的差异。

我尝试以各种可能的方式减去数据集，但结果总是如下：当我从一个 43x64 的熊猫数据集减去另一个 43x64 的数据集时，我获得了一个 43x127 的 NaN 数据集，在标题中包含一些奇怪的值。

ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
  return array(a,dtype,copy=False,order=order)
    0.020408  0.020516  0.020574  ...  0.998493  0.998988  1.000000
0        NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       0.0
1        NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       0.0
2        NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       0.0
...
41       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       0.0
42       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       0.0

我怎样才能获得一个有差异的 43x64 数据集？

解决方法

假设 df1 和 df2 是具有相同索引和列名的两个数据框。

试试这个：

df1=df1.reset_index(drop=True)
df2=df2.reset_index(drop=True)

df2.columns = [str(col) + '_n' for col in df2.columns]


final1=df2.merge(df1,left_index=True,right_index=True)


final1=final1.reindex(sorted(final1.columns),axis=1)


final2=pd.DataFrame()
for col in df1.columns:
    final2['{}_diff'.format(col)]=final1[col].fillna(0)-final1['{}_n'.format(col)].fillna(0)

final2=final2.filter(like='_diff',axis=1)