本篇内容介绍了“怎么用Python datacompy找出两个DataFrames不同的地方”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
x表：
让x1和x2都是x的副本，则此时x1和x2的值是相同：
x1=x.copy() x2=x.copy()
将其中x2的一个数据赋值为2000
x2.loc['罗梓烜']['20220125']=2000
x1[x1==x2].head(25) # 如何对不相等的数据进行纠正
此时可以看到下图这个数据是NaN值，说明对于这个数据来说x1和x2是不相同的
x1[x1==x2].isnull().sum()
下图说明在20220125这一列当中存在一个NaN值，也就是我们刚刚赋值的地方：
但是现在还是不能确定出有异常值（也就是不相等的值的那行数据），因此我们考虑使用datacompy
安装：
pip install datacompy
import datacompy,pandas as pd,sys compy=datacompy.Compare(x1,x2,on_index=True) compy print(compy.matches()) print(compy.report())
此时就可以很清晰的看到两个DataFrame当中不相同的值了：
“怎么用Python datacompy找出两个DataFrames不同的地方”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注云搜网网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
