У меня есть два кадра данных, и я хотел бы провести подробное сравнение между ними. Это означает, что я хочу сопоставить значения ячеек для каждого столбца (и всех его строк) из df_one с df_two. В настоящее время я объединяю их в третий фрейм данных и хотел бы получить позиции строк, в которых есть несоответствие в каждом столбце. Например:
df_one выглядит так -
df_two выглядит так -
Теперь я объединяю их вот так -
df_one.reset_index(drop=True, inplace=True)
df_two.reset_index(drop=True, inplace=True)
df_concat = pd.concat([df_one,df_two],axis=0).fillna('---')
Вывод после объединения -
Вот что я хочу получить от всего этого -
A) Я хочу сделать построчное сравнение в каждом столбце между двумя кадрами данных (после объединения) и получить позиции строк там, где они различаются.
SAMPLE OUTPUT -- (When comparing column Month)
Row positions with mismatch - 0,1,2,3,4,5,6
SAMPLE OUTPUT -- (When comparing column Year)
No mismatch found between columns Year in both datasets
SAMPLE OUTPUT -- (When comparing column Day)
No mismatch found between columns Day in both datasets
SAMPLE OUTPUT -- (When comparing column Country)
Row positions with mismatch - 0,1,2,3,4,5,6
B) Кроме того, есть ли способ добавить тег или что-то, чтобы отличить кадры данных друг от друга в объединенной форме?
Примечание. Другой способ сделать это (без concat) - проверить, существует ли столбец Day from df_one в df_two, а затем выполнить итерацию по всем строкам, а затем сделать это по существу для всех столбцов в df_1. Но я думаю, что это было бы очень неэффективно, если в df_one есть 200 столбцов, а в df_two - 250 столбцов.
Спасибо!