Сравните фреймы данных бок о бок для комплексного анализа изменений.

Чтобы выявить несоответствия между двумя фреймами данных, существует эффективный метод, который устраняет необходимость для трудоемких сравнений строк за строками и столбцов за столбцами. Используя специальные функции Python Pandas, можно точно определять изменения в различных типах данных (например, int, float, boolean, string) и представлять их в интуитивно понятном формате таблицы HTML.

Для начала установите, есть ли какие-либо изменения строки были изменены с помощью логической функции (df1 != df2).any(1). Затем, чтобы определить конкретные записи, которые были изменены, используйте ne_stacked = (df1 != df2).stack() и отфильтруйте неизмененные значения, используя измененные = ne_stacked[ne_stacked].

Чтобы получить фактически измененные значения значения, включите разницу_локаций = np.where(df1 != df2), которая идентифицирует расположение измененных данных. Извлеките значения из исходного фрейма данных (df1) в этих местах, используя измененные_из = df1.values[difference_locations]. Аналогичным образом извлеките соответствующие значения из второго фрейма данных (df2), используя измененные_to = df2.values[difference_locations].

Чтобы всесторонне представить различия, создайте DataFrame, объединив измененные_from и измененные_to в качестве столбцов и установив индекс для соответствия измененной переменной. Этот DataFrame обеспечит четкое параллельное представление изменений, выделяя как исходные, так и обновленные значения для каждой точки данных.