pandas.Series.compare#

Series.сравнить(other, align_axis=1, keep_shape=False, keep_equal=False, result_names=('self', 'other'))[источник]#

Сравнить с другой Series и показать различия.

Параметры:
otherSeries

Объект для сравнения.

align_axis{0 или ‘index’, 1 или ‘columns’}, по умолчанию 1

Определить, по какой оси выравнивать сравнение.

  • 0, или 'index'Полученные различия складываются вертикально

    со строками, поочередно взятыми из self и other.

  • 1, или 'columns'Полученные различия выровнены горизонтально

    со столбцами, поочередно взятыми из self и other.

keep_shapebool, по умолчанию False

Если true, сохраняются все строки и столбцы. В противном случае сохраняются только те, которые имеют разные значения.

keep_equalbool, по умолчанию False

Если true, результат сохраняет равные значения. В противном случае равные значения отображаются как NaN.

result_namesкортеж, по умолчанию ('self', 'other')

Установите имена фреймов данных в сравнении.

Добавлено в версии 1.5.0.

Возвращает:
Series или DataFrame

Если ось равна 0 или ‘index’, результатом будет Series. Результирующий индекс будет MultiIndex с ‘self’ и ‘other’, чередующимися на внутреннем уровне.

Если ось равна 1 или 'columns', результатом будет DataFrame. Он будет иметь два столбца, а именно 'self' и 'other'.

Смотрите также

DataFrame.compare

Сравнить с другим DataFrame и показать различия.

Примечания

Совпадающие NaN не будут отображаться как различие.

Примеры

>>> s1 = pd.Series(["a", "b", "c", "d", "e"])
>>> s2 = pd.Series(["a", "a", "c", "b", "e"])

Выровнять различия по столбцам

>>> s1.compare(s2)
  self other
1    b     a
3    d     b

Сложить различия по индексам

>>> s1.compare(s2, align_axis=0)
1  self     b
   other    a
3  self     d
   other    b
dtype: object

Сохранить все исходные строки

>>> s1.compare(s2, keep_shape=True)
  self other
0  NaN   NaN
1    b     a
2  NaN   NaN
3    d     b
4  NaN   NaN

Сохранить все исходные строки и все исходные значения

>>> s1.compare(s2, keep_shape=True, keep_equal=True)
  self other
0    a     a
1    b     a
2    c     c
3    d     b
4    e     e