💡 このチュートリアルは英語版からAIによって翻訳されています。原文を確認するには、 ここをクリックしてください
この実験では、pandas ライブラリの compare() メソッドを使って 2 つの DataFrame を比較し、その違いを特定する方法を学びます。compare() メソッドは、2 つの DataFrame 間の不一致を見つける便利な方法で、横並びに比較して異なる値を表示します。
VM の起動が完了したら、左上隅をクリックして Notebook タブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習します。
時々、Jupyter Notebook が読み込み終わるまで数秒待つ必要があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。
学習中に問題がある場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。
まず、compare() メソッドを使うために pandas ライブラリをインポートする必要があります。次のコードを実行します。
import pandas as pd次に、比較するための 2 つの DataFrame を作成します。各 DataFrame は同じラベルを持っている必要がありますが、値は異なっていてもかまいません。DataFrame を作成するには、次のコードを実行します。
df1 = pd.DataFrame([['Abhishek',100,'Science',90], ['Anurag',101,'Science',85]], columns=['Name', 'Roll No', 'Subject', 'Marks'])
df2 = pd.DataFrame([['Abhishek',100,'Maths',95], ['Anurag',101,'Maths',80]], columns=['Name', 'Roll No', 'Subject', 'Marks'])これで、2 つの DataFrame を比較して違いを表示するために compare() メソッドを使うことができます。このメソッドは 2 つの DataFrame 間の値を比較し、異なる値を横並びに表示した新しい DataFrame を返します。次のコードを実行します。
differences = df1.compare(df2)
print(differences)どちらかの DataFrame の値を変更し、更新された違いを見るために再度比較することができます。2 番目の DataFrame の値を変更するには、次のコードを実行します。
df2.at[1, 'Marks'] = 85その後、ステップ 3 の比較コードを再度実行して、更新された違いを確認します。
結果の DataFrame における整合軸と等しい値の含め方も指定できます。既定では、整合軸は 1（列）に設定され、等しい値は含まれません。これらのオプションを示すには、次のコードを実行します。
differences_axis_0 = df1.compare(df2, align_axis=0)
differences_keep_equal = df1.compare(df2, keep_equal=True)この実験では、pandas ライブラリの compare() メソッドを使って 2 つの DataFrame を比較する方法を学びました。このメソッドを使うと、異なる値を横並びに表示することで DataFrame 間の違いを特定できます。また、結果の DataFrame における整合軸と等しい値の含め方を指定する方法も学びました。これらの知識を使えば、データセット間の違いを簡単に比較して分析できるようになりました。
