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python - 如何将 pandas 数据框与其更新版本进行比较？

问题描述

我有一个数据框和同一数据框的更新版本，第 1 行中的颜色已更改，第 2 行已删除并附加了一行。

我想将具有新 ID 的行附加到旧数据框，然后比较两个数据框并将比较结果（例如“新条目”、“更新颜色”、“条目删除”或“无更改”）写入“比较”栏。

   Name  Colour      ID Compare
0  Lisa     Red   Apple        
1  Anna    Blue  Banana        
2  Anna  Yellow  Orange        
3   Max   Green    Pear   


    Name  Colour      ID
0   Lisa  Purple   Apple
1   Anna  Yellow  Orange
2  Peter    Pink   Grape

我已经尝试了几种使用 .iloc 和 .where 的方法，但是我对选择/操作太缺乏经验，所以没有成功。这是我想要实现的目标：

   Name  Colour      ID         Compare
0  Lisa     Red   Apple  Colour changed
1  Anna    Blue  Banana   Entry deleted
2  Anna  Yellow  Orange      No changes
3   Max   Green    Pear       New entry

我很感激任何帮助。

这是为了创建数据框：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Lisa', 'Anna', 'Anna', 'Max'],
        'Colour': ['Red', 'Blue', 'Yellow', 'Green'],
        'ID': ['Apple', 'Banana', 'Orange', 'Pear'],
        'Compare': ['','','','']}

df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Colour', 'ID', 'Compare'])

updatedDf = df.copy()
updatedDf = updatedDf.iloc[:, :-1]
updatedDf.set_value(0, 'Colour', 'Purple')
updatedDf = updatedDf.drop(1)
newrow = ['Peter', 'Pink', 'Grape']
updatedDf.loc[len(updatedDf)] = newrow
updatedDf = updatedDf.reset_index(drop=True)

标签： pythonpandas

解决方案

您可以使用外部连接并排创建具有旧版本和新版本的 DataFrame

>> df2 = pd.merge(df, updatedDf, on ='ID', how='outer', suffixes=['', '_update'])
   Name  Colour      ID Compare Name_update Colour_update
0  Lisa     Red   Apple                Lisa        Purple
1  Anna    Blue  Banana                 NaN           NaN
2  Anna  Yellow  Orange                Anna        Yellow
3   Max   Green    Pear                 NaN           NaN
4   NaN     NaN   Grape     NaN       Peter          Pink

现在您需要定义如何识别每个案例：

  1. 如果Name和Colour是 NaN，则条目是新的
  2. 如果Name_updated并且Colour_updated是 NaN 则条目被删除
  3. 如果Name和Colour都等于Name_updated和Colour_updated，则条目未更改
  4. 如果Name和Name_updated相等但Color和Colour_updated不相等，则颜色已更改
  5. 如果名称更改，反之亦然
  6. 如果Name和Colour不等于Name_updated和Colour_updated，您还没有定义预期的行为

请注意，这不会处理边缘情况，例如仅删除一个字段或 ID 不唯一时

您可以将所有条件封装到一个函数中并使用 apply 或者像这样通过复制粘贴来完成

df2.loc[df2[['Name', 'Colour']].isnull().any(axis=1), 'Compare'] = 'New entry'
df2.loc[df2[['Name_updated', 'Colour_updated']].isnull().any(axis=1), 'Compare'] = 'Entry deleted'
df2.loc[(~df2[['Name', 'Colour', 'Name_updated', 'Colour_updated']].isnull().any(axis=1)) & (df2['Name'] == df2['Name_updated']) & (df2['Colour'] == df2['Colour_updated']), 'Compare'] = 'No changes'
df2.loc[(~df2[['Name', 'Colour', 'Name_updated', 'Colour_updated']].isnull().any(axis=1)) & (df2['Name'] == df2['Name_updated']) & (df2['Colour'] != df2['Colour_updated']), 'Compare'] = 'Colour changed'
df2.loc[(~df2[['Name', 'Colour', 'Name_updated', 'Colour_updated']].isnull().any(axis=1)) & (df2['Name'] != df2['Name_updated']) & (df2['Colour'] == df2['Colour_updated']), 'Compare'] = 'Name changed'
df2.loc[(~df2[['Name', 'Colour', 'Name_updated', 'Colour_updated']].isnull().any(axis=1)) & (df2['Name'] != df2['Name_updated']) & (df2['Colour'] != df2['Colour_updated']), 'Compare'] = 'Name and colour changed'

虽然有点复杂，但NaN在最后 4 个语句中检查是否没有任何条目是必要的。比较NaN总是正确的，所以这种方式更安全一些。

尽可能采用新价值观

df2['Name'].update(df2['Name_updated'])                                                                                                                                                                   
df2['Colour'].update(df2['Colour_updated'])

此处使用的 Series.update 方法会跳过自动删除值的行。

最后，您可能会丢弃临时列。

df2.drop(['Name_updated', 'Colour_updated'], axis=1, inplace=True)                                                                                                                                                      

    Name  Colour      ID         Compare
0   Lisa  Purple   Apple  Colour changed
1   Anna    Blue  Banana   Entry deleted
2   Anna  Yellow  Orange      No changes
3    Max   Green    Pear   Entry deleted
4  Peter    Pink   Grape       New entry

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