可以利用Python中的pandas库,使用df.compare()函数来比较两个数据框(DataFrame)中的数据,并返回两个数据框中不匹配的数据。以下是示例代码:
import pandas as pd
# 两个数据框示例
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'B': [4, 5, 7]})
# 使用compare函数比较数据
diff = df1.compare(df2)
# 打印出不匹配的行和列
for col in diff.columns.levels[0]:
print(col)
print(diff[col].dropna())
运行以上示例代码,可以得到如下输出结果:
A
self other
2 3.0 4.0
B
self other
2 6.0 7.0
这表示第二行和第二列的数据在两个数据框中不匹配。其中self列表示第一个数据框中的数据,other列表示第二个数据框中的数据,需要根据实际需求进行处理。