{"id":4154,"date":"2023-07-13T05:43:36","date_gmt":"2023-07-13T05:43:36","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pl\/pandas-porownuje-dwie-ramki-danych-wiersz-po-wierszu\/"},"modified":"2023-07-13T05:43:36","modified_gmt":"2023-07-13T05:43:36","slug":"pandas-porownuje-dwie-ramki-danych-wiersz-po-wierszu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pl\/pandas-porownuje-dwie-ramki-danych-wiersz-po-wierszu\/","title":{"rendered":"Pandy: jak por\u00f3wna\u0107 dwie ramki danych wiersz po wierszu"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Mo\u017cesz u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cych metod, aby por\u00f3wna\u0107 dwie ramki danych pand wiersz po wierszu:<\/span><\/p>\n

Metoda 1: Por\u00f3wnaj ramki danych i zachowaj tylko wiersze z r\u00f3\u017cnicami<\/strong><\/span><\/p>\n

 df_diff = df1. compare<\/span> (df2, keep_equal= True<\/span> , align_axis= 0<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 Metoda 2: Por\u00f3wnaj ramki danych i zachowaj wszystkie wiersze<\/strong><\/span><\/p>\n
 df_diff = df1. compare<\/span> (df2, keep_equal= True<\/span> , keep_shape= True<\/span> , align_axis= 0<\/span> )<\/strong><\/pre>\n
 Poni\u017csze przyk\u0142ady pokazuj\u0105, jak u\u017cywa\u0107 ka\u017cdej metody z nast\u0119puj\u0105cymi ramkami danych pand:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create first DataFrame\n<\/span>df1 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D'],\n                    ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14],\n                    ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9]})\n\nprint<\/span> (df1)\n\n  team points assists\n0 to 18 5\n1 B 22 7\n2 C 19 7\n3 D 14 9\n\n#create second DataFrame\n<\/span>df2 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'E'],\n                    ' points<\/span> ': [18, 30, 19, 20],\n                    ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9]})\n\nprint<\/span> (df2)\n\n  team points assists\n0 to 18 5\n1 B 30 7\n2 C 19 7\n3 E 20 9<\/strong><\/pre>\n
 Przyk\u0142ad 1: Por\u00f3wnaj ramki danych i zachowaj tylko wiersze z r\u00f3\u017cnicami<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Poni\u017cszy kod pokazuje, jak por\u00f3wna\u0107 dwie ramki danych wiersz po wierszu i zachowa\u0107 tylko te wiersze, kt\u00f3re r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 w co najmniej jednej kolumnie:<\/span><\/p>\n
 #compare DataFrames and only keep rows with differences\n<\/span>df_diff = df1. compare<\/span> (df2, keep_equal= True<\/span> , align_axis= 0<\/span> )\n\n#view results\n<\/span>print<\/span> (df_diff)\n\n        team points\n1 coil B 22\n  other B 30\n3 choke D 14\n  other E 20<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Widzimy, \u017ce ramki danych maj\u0105 dwa r\u00f3\u017cne wiersze.<\/span><\/p>\n
 W szczeg\u00f3lno\u015bci widzimy, \u017ce wiersze na pozycjach indeksu 1 i 3 ka\u017cdej ramki DataFrame maj\u0105 r\u00f3\u017cne warto\u015bci w co najmniej jednej kolumnie.<\/span><\/p>\n
 Warto\u015bci w linii w\u0142asnej<\/strong> wy\u015bwietlaj\u0105 warto\u015bci pierwszej ramki DataFrame, natomiast warto\u015bci w drugiej<\/strong> linii wy\u015bwietlaj\u0105 warto\u015bci drugiej ramki DataFrame.<\/span><\/p>\n
 Na przyk\u0142ad mo\u017cemy zobaczy\u0107:<\/span><\/p>\n