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本篇內容介紹了“怎么用Python datacompy找出兩個DataFrames不同的地方”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
x表：
讓x1和x2都是x的副本，則此時x1和x2的值是相同：
x1=x.copy() x2=x.copy()
將其中x2的一個數據賦值為2000
x2.loc['羅梓烜']['20220125']=2000
x1[x1==x2].head(25) # 如何對不相等的數據進行糾正
此時可以看到下圖這個數據是NaN值，說明對于這個數據來說x1和x2是不相同的
x1[x1==x2].isnull().sum()
下圖說明在20220125這一列當中存在一個NaN值，也就是我們剛剛賦值的地方：
但是現在還是不能確定出有異常值（也就是不相等的值的那行數據），因此我們考慮使用datacompy
安裝：
pip install datacompy
import datacompy,pandas as pd,sys compy=datacompy.Compare(x1,x2,on_index=True) compy print(compy.matches()) print(compy.report())
此時就可以很清晰的看到兩個DataFrame當中不相同的值了：
“怎么用Python datacompy找出兩個DataFrames不同的地方”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！
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