Compare marcos de datos uno al lado del otro para un análisis integral de cambios

Para resaltar las discrepancias entre dos marcos de datos, existe un método eficiente que elimina la necesidad para laboriosas comparaciones fila por fila y columna por columna. Al aprovechar las funciones específicas de Python Pandas, es posible identificar cambios en varios tipos de datos (por ejemplo, int, float, boolean, string) y presentarlos en un formato de tabla HTML intuitivo.

Para comenzar, establezca si hay alguno. las filas han cambiado usando la función booleana (df1! = df2).any(1). A continuación, para identificar entradas específicas que se han modificado, utilice ne_stacked = (df1 != df2).stack() y filtre los valores no modificados utilizando change = ne_stacked[ne_stacked].

Para obtener el cambio real valores, incorpora Difference_locations = np.where(df1! = df2), que identifica las ubicaciones de los datos modificados. Extraiga los valores del marco de datos original (df1) en estas ubicaciones usando change_from = df1.values[difference_locations]. De manera similar, extraiga los valores correspondientes del segundo marco de datos (df2) usando change_to = df2.values[difference_locations].

Para presentar las diferencias de manera integral, construya un DataFrame combinando el_cambiado_desde y el_cambiado_a como columnas, y configurando el índice. para que coincida con la variable modificada. Este DataFrame proporcionará una vista clara de los cambios, resaltando los valores originales y actualizados para cada punto de datos.