<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per verificare se due DataFrames panda sono uguali:<\/span><\/p>\n Ci\u00f2 restituir\u00e0 un valore True<\/strong> o False<\/strong> .<\/span><\/p>\n Se due DataFrame non sono uguali, puoi utilizzare la seguente sintassi per trovare le righe nel secondo DataFrame che non esistono nel primo DataFrame:<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti due DataFrames panda:<\/span><\/p>\n Possiamo usare la seguente sintassi per verificare se i due DataFrame sono uguali:<\/span><\/p>\n L’output restituisce False<\/strong> , il che significa che i due DataFrame non sono uguali.<\/span><\/p>\n Possiamo quindi utilizzare la seguente sintassi per trovare quali righe esistono nel secondo DataFrame ma non nel primo:<\/span><\/p>\n Dal risultato, possiamo vedere che ci sono tre righe nel secondo DataFrame che non esistono nel primo DataFrame.<\/span><\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni nei panda:<\/span><\/p>\n Panda: aggiungi una colonna da un DataFrame a un altro<\/a> \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per verificare se due DataFrames panda sono uguali: df1. equals (df2) Ci\u00f2 restituir\u00e0 un valore True o False . Se due DataFrame non sono uguali, puoi utilizzare la seguente sintassi per trovare le righe nel secondo DataFrame che non esistono nel primo DataFrame: #perform outer join on […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df1. equals<\/span> (df2)\n<\/strong><\/pre>\n #perform outer join on two DataFrames\n<\/span>all_df = df1. merge<\/span> (df2, indicator= True<\/span> , how=' outer<\/span> ')\n\n#find which rows only exist in second DataFrame\n<\/span>only_df2 = all_df[all_df[' _merge<\/span> '] == ' right_only<\/span> ']\nonly_df2 = only_df2. drop<\/span> (' _merge<\/span> ', axis= 1<\/span> )<\/strong><\/pre>\n Esempio: controlla se due DataFrames panda sono uguali<\/strong><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create first DataFrame\ndf1 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], \n ' points<\/span> ': [12, 15, 22, 29, 24]}) \n\nprint<\/span> (df1)\n\n team points\n0 to 12\n1 B 15\n2 C 22\n3 D 29\n4 E 24\n\n#create second DataFrame\n<\/span>df2 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'D', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [12, 29, 15, 19, 10]})\n\nprint<\/span> (df2)\n\n team points\n0 to 12\n1 D 29\n2 F 15\n3 G 19\n4:10 a.m.\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #check if two DataFrames are equal<\/strong><\/span>\ndf1. equals<\/span> (df2)\n\nFalse<\/strong><\/span><\/pre>\n #perform outer join on two DataFrames\n<\/span>all_df = df1. merge<\/span> (df2, indicator= True<\/span> , how=' outer<\/span> ')\n\n#find which rows only exist in second DataFrame\n<\/span>only_df2 = all_df[all_df[' _merge<\/span> '] == ' right_only<\/span> ']\nonly_df2 = only_df2. drop<\/span> (' _merge<\/span> ', axis= 1<\/span> )\n\n#view results\n<\/span>print<\/span> (only_df2)\n\n team points\n5 F 15\n6 G 19\n7:10 a.m.<\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Panda: ottieni righe che non si trovano in un altro DataFrame<\/a>
Panda: come verificare se pi\u00f9 colonne sono uguali<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"