我想找出两个数据框在列名方面的区别。
这是示例表 1
d1 = {'row_num': [1, 2, 3, 4, 5], 'name': ['john', 'tom', 'bob', 'rock', 'jimy'], 'DoB': ['01/02/2010', '01/02/2012', '11/22/2014', '11/22/2014', '09/25/2016'], 'Address': ['NY', 'NJ', 'PA', 'NY', 'CA']}
df1 = pd.DataFrame(data = d)
df1['month'] = pd.DatetimeIndex(df['DoB']).month
df1['year'] = pd.DatetimeIndex(df['DoB']).year
这是示例表 2
d2 = {'row_num': [1, 2, 3, 4, 5], 'name': ['john', 'tom', 'bob', 'rock', 'jimy'], 'DoB': ['01/02/2010', '01/02/2012', '11/22/2014', '11/22/2014', '09/25/2016'], 'Address': ['NY', 'NJ', 'PA', 'NY', 'CA']}
df2 = pd.DataFrame(data = d)
表 2 或 df2 没有像 df1 那样的月份和年份列。我想找出 df2 中缺少 df1 的哪些列。
我知道 sql 中有“EXCEPT”，但是如何使用 pandas/python 来实现，有什么建议吗？
请您参考如下方法:
有一个函数就是为了这个目的:pd.Index.difference
df1.columns.difference(df2.columns)
Index(['month', 'year'], dtype='object')
以及，相应的列；
df1[df1.columns.difference(df2.columns)]
month year
0 1 2010
1 1 2012
2 11 2014
3 11 2014
4 9 2016
