我试图突出显示两个数据框之间到底发生了什么变化。
假设我有两个Python Pandas数据框：
"StudentRoster Jan-1":
id Name score isEnrolled Comment
111 Jack 2.17 True He was late to class
112 Nick 1.11 False Graduated
113 Zoe 4.12 True
"StudentRoster Jan-2":
id Name score isEnrolled Comment
111 Jack 2.17 True He was late to class
112 Nick 1.21 False Graduated
113 Zoe 4.12 False On vacation
我的目标是输出一个HTML表：
输出具有相同，OLD和NEW值的行（理想情况下，将其输出到HTML表中），以便使用者可以清楚地看到两个数据框之间的变化：
"StudentRoster Difference Jan-1 - Jan-2":
id Name score isEnrolled Comment
112 Nick was 1.11| now 1.21 False Graduated
113 Zoe 4.12 was True | now False was "" | now "On vacation"
我想我可以逐行和逐列进行比较，但是有没有更简单的方法？
第一部分类似于君士坦丁，您可以获取哪些行为空*的布尔值：
In [21]: ne = (df1 != df2).any(1)
In [22]: ne
Out[22]:
0 False
1 True
2 True
dtype: bool
然后，我们可以查看哪些条目已更改：
In [23]: ne_stacked = (df1 != df2).stack()
In [24]: changed = ne_stacked[ne_stacked]
In [25]: changed.index.names = ['id', 'col']
In [26]: changed
Out[26]:
id col
1 score True
2 isEnrolled True
Comment True
dtype: bool
在这里，第一个条目是索引，第二个条目是已更改的列。
In [27]: difference_locations = np.where(df1 != df2)
In [28]: changed_from = df1.values[difference_locations]
In [29]: changed_to = df2.values[difference_locations]
In [30]: pd.DataFrame({'from': changed_from, 'to': changed_to}, index=changed.index)
Out[30]:
from to
id col
1 score 1.11 1.21
2 isEnrolled True False
Comment None On vacation
*注：这是非常重要的df1，并df2在这里分享相同的索引。为了克服这种歧义，您可以确保仅使用来查看共享标签df1.index & df2.index，但我想将其保留为练习。
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