Comparando dois dataframes e obtendo as diferenças

Eu tenho dois dataframes. Exemplos:

df1:
Date       Fruit  Num  Color 
2013-11-24 Banana 22.1 Yellow
2013-11-24 Orange  8.6 Orange
2013-11-24 Apple   7.6 Green
2013-11-24 Celery 10.2 Green

df2:
Date       Fruit  Num  Color 
2013-11-24 Banana 22.1 Yellow
2013-11-24 Orange  8.6 Orange
2013-11-24 Apple   7.6 Green
2013-11-24 Celery 10.2 Green
2013-11-25 Apple  22.1 Red
2013-11-25 Orange  8.6 Orange

Cada dataframe tem a Data como índice. Ambos os dataframes têm a mesma estrutura.

O que eu quero fazer é comparar esses dois dataframes e descobrir quais linhas estão no df2 que não estão no df1. Quero comparar a data (índice) e a primeira coluna (Banana, APple, etc) para ver se eles existem no df2 vs df1.

Eu tentei o seguinte:

• Saída da diferença em dois dataframes Pandas lado a lado - destacando a diferença
• Comparando dois dataframes pandas para diferenças

Para a primeira abordagem, recebo este erro: "Exceção: Só pode comparar objetos DataFrame com rótulos idênticos" . Tentei remover a data como índice, mas obtive o mesmo erro.

Na terceira abordagem , obtenho a declaração para retornar False, mas não consigo descobrir como realmente ver as diferentes linhas.

Qualquer sugestão seria bem-vinda

Esta abordagem, df1 != df2funciona apenas para dataframes com linhas e colunas idênticas. Na verdade, todos os eixos dos dataframes são comparados com o _indexed_samemétodo, e a exceção é levantada se diferenças encontradas, mesmo na ordem das colunas / índices.

Se entendi bem, você não quer encontrar mudanças, mas diferenças simétricas. Para isso, uma abordagem pode ser concatenar dataframes:

>>> df = pd.concat([df1, df2])
>>> df = df.reset_index(drop=True)

agrupar por

>>> df_gpby = df.groupby(list(df.columns))

obter índice de registros únicos

>>> idx = [x[0] for x in df_gpby.groups.values() if len(x) == 1]

filtro

>>> df.reindex(idx)
         Date   Fruit   Num   Color
9  2013-11-25  Orange   8.6  Orange
8  2013-11-25   Apple  22.1     Red

Passar os dataframes para concatenar em um dicionário resulta em um dataframe multi-índice do qual você pode facilmente excluir as duplicatas, o que resulta em um dataframe multi-índice com as diferenças entre os dados:

import sys
if sys.version_info[0] < 3:
    from StringIO import StringIO
else:
    from io import StringIO
import pandas as pd

DF1 = StringIO("""Date       Fruit  Num  Color 
2013-11-24 Banana 22.1 Yellow
2013-11-24 Orange  8.6 Orange
2013-11-24 Apple   7.6 Green
2013-11-24 Celery 10.2 Green
""")
DF2 = StringIO("""Date       Fruit  Num  Color 
2013-11-24 Banana 22.1 Yellow
2013-11-24 Orange  8.6 Orange
2013-11-24 Apple   7.6 Green
2013-11-24 Celery 10.2 Green
2013-11-25 Apple  22.1 Red
2013-11-25 Orange  8.6 Orange""")


df1 = pd.read_table(DF1, sep='\s+')
df2 = pd.read_table(DF2, sep='\s+')
#%%
dfs_dictionary = {'DF1':df1,'DF2':df2}
df=pd.concat(dfs_dictionary)
df.drop_duplicates(keep=False)

Resultado:

             Date   Fruit   Num   Color
DF2 4  2013-11-25   Apple  22.1     Red
    5  2013-11-25  Orange   8.6  Orange

Atualizar e colocar, em algum lugar, será mais fácil para os outros a encontrar, ling 's comentário sobre jur ' s resposta acima.

df_diff = pd.concat([df1,df2]).drop_duplicates(keep=False)

Testando com estes DataFrames:

# with import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'Date':['2013-11-24','2013-11-24','2013-11-24','2013-11-24'],
    'Fruit':['Banana','Orange','Apple','Celery'],
    'Num':[22.1,8.6,7.6,10.2],
    'Color':['Yellow','Orange','Green','Green'],
    })

df2 = pd.DataFrame({
    'Date':['2013-11-24','2013-11-24','2013-11-24','2013-11-24','2013-11-25','2013-11-25'],
    'Fruit':['Banana','Orange','Apple','Celery','Apple','Orange'],
    'Num':[22.1,8.6,7.6,10.2,22.1,8.6],
    'Color':['Yellow','Orange','Green','Green','Red','Orange'],
    })

Resultados neste:

# for df1

         Date   Fruit   Num   Color
0  2013-11-24  Banana  22.1  Yellow
1  2013-11-24  Orange   8.6  Orange
2  2013-11-24   Apple   7.6   Green
3  2013-11-24  Celery  10.2   Green


# for df2

         Date   Fruit   Num   Color
0  2013-11-24  Banana  22.1  Yellow
1  2013-11-24  Orange   8.6  Orange
2  2013-11-24   Apple   7.6   Green
3  2013-11-24  Celery  10.2   Green
4  2013-11-25   Apple  22.1     Red
5  2013-11-25  Orange   8.6  Orange


# for df_diff

         Date   Fruit   Num   Color
4  2013-11-25   Apple  22.1     Red
5  2013-11-25  Orange   8.6  Orange

Com base na resposta de alko que quase funcionou para mim, exceto para a etapa de filtragem (onde obtenho:) ValueError: cannot reindex from a duplicate axis, aqui está a solução final que usei:

# join the dataframes
united_data = pd.concat([data1, data2, data3, ...])
# group the data by the whole row to find duplicates
united_data_grouped = united_data.groupby(list(united_data.columns))
# detect the row indices of unique rows
uniq_data_idx = [x[0] for x in united_data_grouped.indices.values() if len(x) == 1]
# extract those unique values
uniq_data = united_data.iloc[uniq_data_idx]

# THIS WORK FOR ME

# Get all diferent values
df3 = pd.merge(df1, df2, how='outer', indicator='Exist')
df3 = df3.loc[df3['Exist'] != 'both']


# If you like to filter by a common ID
df3  = pd.merge(df1, df2, on="Fruit", how='outer', indicator='Exist')
df3  = df3.loc[df3['Exist'] != 'both']

Existe uma solução mais simples que é mais rápida e melhor e, se os números forem diferentes, pode até apresentar diferenças de quantidades:

df1_i = df1.set_index(['Date','Fruit','Color'])
df2_i = df2.set_index(['Date','Fruit','Color'])
df_diff = df1_i.join(df2_i,how='outer',rsuffix='_').fillna(0)
df_diff = (df_diff['Num'] - df_diff['Num_'])

Aqui, df_diff é uma sinopse das diferenças. Você pode até usá-lo para encontrar as diferenças nas quantidades. No seu exemplo:

Explicação: Da mesma forma que comparar duas listas, para fazer isso de forma eficiente, devemos primeiro ordená-las e depois compará-las (converter a lista em conjuntos / hash também seria rápido; ambos são uma melhoria incrível para o loop de comparação dupla simples O (N ^ 2)

Nota: o código a seguir produz as tabelas:

df1=pd.DataFrame({
    'Date':['2013-11-24','2013-11-24','2013-11-24','2013-11-24'],
    'Fruit':['Banana','Orange','Apple','Celery'],
    'Num':[22.1,8.6,7.6,10.2],
    'Color':['Yellow','Orange','Green','Green'],
})
df2=pd.DataFrame({
    'Date':['2013-11-24','2013-11-24','2013-11-24','2013-11-24','2013-11-25','2013-11-25'],
    'Fruit':['Banana','Orange','Apple','Celery','Apple','Orange'],
    'Num':[22.1,8.6,7.6,10.2,22.1,8.6],
    'Color':['Yellow','Orange','Green','Green','Red','Orange'],
})

Crie uma solução simples aqui:

https://stackoverflow.com/a/47132808/9656339

pd.concat([df1, df2]).loc[df1.index.symmetric_difference(df2.index)]

# given
df1=pd.DataFrame({'Date':['2013-11-24','2013-11-24','2013-11-24','2013-11-24'],
    'Fruit':['Banana','Orange','Apple','Celery'],
    'Num':[22.1,8.6,7.6,10.2],
    'Color':['Yellow','Orange','Green','Green']})
df2=pd.DataFrame({'Date':['2013-11-24','2013-11-24','2013-11-24','2013-11-24','2013-11-25','2013-11-25'],
    'Fruit':['Banana','Orange','Apple','Celery','Apple','Orange'],
    'Num':[22.1,8.6,7.6,1000,22.1,8.6],
    'Color':['Yellow','Orange','Green','Green','Red','Orange']})

# find which rows are in df2 that aren't in df1 by Date and Fruit
df_2notin1 = df2[~(df2['Date'].isin(df1['Date']) & df2['Fruit'].isin(df1['Fruit']) )].dropna().reset_index(drop=True)

# output
print('df_2notin1\n', df_2notin1)
#      Color        Date   Fruit   Num
# 0     Red  2013-11-25   Apple  22.1
# 1  Orange  2013-11-25  Orange   8.6

Uma vez pandas >= 1.1.0que temos DataFrame.comparee Series.compare.

Observação: o método só pode comparar objetos DataFrame com rótulos idênticos, isso significa DataFrames com rótulos de linha e coluna idênticos.

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [4, 5, 6],
                    'C': [7, np.NaN, 9]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 99, 3],
                    'B': [4, 5, 81],
                    'C': [7, 8, 9]})

   A  B    C
0  1  4  7.0
1  2  5  NaN
2  3  6  9.0 

    A   B  C
0   1   4  7
1  99   5  8
2   3  81  9

df1.compare(df2)

     A          B          C      
  self other self other self other
1  2.0  99.0  NaN   NaN  NaN   8.0
2  NaN   NaN  6.0  81.0  NaN   NaN

Eu tenho essa solução. Isso te ajuda?

text = """df1:
2013-11-24 Banana 22.1 Yellow
2013-11-24 Orange 8.6 Orange
2013-11-24 Apple 7.6 Green
2013-11-24 Celery 10.2 Green

df2:
2013-11-24 Banana 22.1 Yellow
2013-11-24 Orange 8.6 Orange
2013-11-24 Apple 7.6 Green
2013-11-24 Celery 10.2 Green
2013-11-25 Apple 22.1 Red
2013-11-25 Orange 8.6 Orange



argetz45
2013-11-24 Banana 22.1 Yellow
2013-11-24 Orange 118.6 Orange
2013-11-24 Apple 74.6 Green
2013-11-24 Celery 10.2 Green
2013-11-25     Nuts    45.8 Brown
2013-11-25 Apple 22.1 Red
2013-11-25 Orange 8.6 Orange
2013-11-26   Pear 102.54    Pale"""

.

from collections import OrderedDict
import re

r = re.compile('([a-zA-Z\d]+).*\n'
               '(20\d\d-[01]\d-[0123]\d.+\n?'
               '(.+\n?)*)'
               '(?=[ \n]*\Z'
                  '|'
                  '\n+[a-zA-Z\d]+.*\n'
                  '20\d\d-[01]\d-[0123]\d)')

r2 = re.compile('((20\d\d-[01]\d-[0123]\d) +([^\d.]+)(?<! )[^\n]+)')

d = OrderedDict()
bef = []

for m in r.finditer(text):
    li = []
    for x in r2.findall(m.group(2)):
        if not any(x[1:3]==elbef for elbef in bef):
            bef.append(x[1:3])
            li.append(x[0])
    d[m.group(1)] = li


for name,lu in d.iteritems():
    print '%s\n%s\n' % (name,'\n'.join(lu))

resultado

df1
2013-11-24 Banana 22.1 Yellow
2013-11-24 Orange 8.6 Orange
2013-11-24 Apple 7.6 Green
2013-11-24 Celery 10.2 Green

df2
2013-11-25 Apple 22.1 Red
2013-11-25 Orange 8.6 Orange

argetz45
2013-11-25     Nuts    45.8 Brown
2013-11-26   Pear 102.54    Pale

Um detalhe importante a ser observado é que seus dados têm valores de índice duplicados , portanto, para realizar qualquer comparação direta, precisamos transformar tudo como único com df.reset_index()e, portanto, podemos realizar seleções com base nas condições. Uma vez que, no seu caso, o índice esteja definido, suponho que você gostaria de mantê-lo para que haja uma solução de uma linha:

[~df2.reset_index().isin(df1.reset_index())].dropna().set_index('Date')

Uma vez que o objetivo de uma perspectiva pitônica é melhorar a legibilidade, podemos quebrar um pouco:

# keep the index name, if it does not have a name it uses the default name
index_name = df.index.name if df.index.name else 'index' 

# setting the index to become unique
df1 = df1.reset_index()
df2 = df2.reset_index()

# getting the differences to a Dataframe
df_diff = df2[~df2.isin(df1)].dropna().set_index(index_name)

Espero que isso seja útil para você. ^ o ^

df1 = pd.DataFrame({'date': ['0207', '0207'], 'col1': [1, 2]})
df2 = pd.DataFrame({'date': ['0207', '0207', '0208', '0208'], 'col1': [1, 2, 3, 4]})
print(f"df1(Before):\n{df1}\ndf2:\n{df2}")
"""
df1(Before):
   date  col1
0  0207     1
1  0207     2

df2:
   date  col1
0  0207     1
1  0207     2
2  0208     3
3  0208     4
"""

old_set = set(df1.index.values)
new_set = set(df2.index.values)
new_data_index = new_set - old_set
new_data_list = []
for idx in new_data_index:
    new_data_list.append(df2.loc[idx])

if len(new_data_list) > 0:
    df1 = df1.append(new_data_list)
print(f"df1(After):\n{df1}")
"""
df1(After):
   date  col1
0  0207     1
1  0207     2
2  0208     3
3  0208     4
"""

Tentei esse método e funcionou. Espero que também possa ajudar:

"""Identify differences between two pandas DataFrames"""
df1.sort_index(inplace=True)
df2.sort_index(inplace=True)
df_all = pd.concat([df1, df12], axis='columns', keys=['First', 'Second'])
df_final = df_all.swaplevel(axis='columns')[df1.columns[1:]]
df_final[df_final['change this to one of the columns'] != df_final['change this to one of the columns']]