हम यहाँ दो डेटा फ्रेम है तुलना करने के लिए:कैसे दो dataframe और प्रिंट कॉलम कि स्केला में अलग हैं
उम्मीद dataframe:
+------+---------+--------+----------+-------+--------+
|emp_id| emp_city|emp_name| emp_phone|emp_sal|emp_site|
+------+---------+--------+----------+-------+--------+
| 3| Chennai| rahman|9848022330| 45000|SanRamon|
| 1|Hyderabad| ram|9848022338| 50000| SF|
| 2|Hyderabad| robin|9848022339| 40000| LA|
| 4| sanjose| romin|9848022331| 45123|SanRamon|
+------+---------+--------+----------+-------+--------+
और वास्तविक डेटा फ्रेम:
+------+---------+--------+----------+-------+--------+
|emp_id| emp_city|emp_name| emp_phone|emp_sal|emp_site|
+------+---------+--------+----------+-------+--------+
| 3| Chennai| rahman|9848022330| 45000|SanRamon|
| 1|Hyderabad| ram|9848022338| 50000| SF|
| 2|Hyderabad| robin|9848022339| 40000| LA|
| 4| sanjose| romino|9848022331| 45123|SanRamon|
+------+---------+--------+----------+-------+--------+
दो dataframes के बीच का अंतर है:
+------+--------+--------+----------+-------+--------+
|emp_id|emp_city|emp_name| emp_phone|emp_sal|emp_site|
+------+--------+--------+----------+-------+--------+
| 4| sanjose| romino|9848022331| 45123|SanRamon|
+------+--------+--------+----------+-------+--------+
हम छोड़कर फ़ंक्शन df1.except (df2) का उपयोग कर रहे हैं, हालांकि इसके साथ समस्या यह है कि यह पूरी पंक्तियों को अलग करती है। हम जो चाहते हैं वह देखना है कि उस पंक्ति में कौन से कॉलम अलग हैं (इस मामले में, "emp_name" से "रोमिन" और "रोमिनो" अलग हैं)। हमें इसके साथ जबरदस्त कठिनाई हो रही है और कोई मदद महान होगी।
आंतरिक शामिल हों और emp_name दोनों रखें और उन सभी पंक्तियों को हटा दें जहां दोनों समान हैं। –
क्या आप डेटा पर धारणाएं बना सकते हैं? उदाहरण के लिए आप मान सकते हैं कि emp_id अद्वितीय है? या यहां तक कि बेहतर होना चाहिए और इसके डेटा पर केवल सत्यापन ही प्रासंगिक है? अन्यथा, क्यों इस पंक्ति emp_name में अलग और अन्य emp_id –
इसी प्रकार के प्रश्न में से एक https://stackoverflow.com/questions/44807450/how-to-compare-two-dataframes-and-print-extra- से पूरी तरह से अलग नहीं है पंक्तियों में या तो-दो-डेटाफ्रेम/44810081 # 44810081 –