python / pandas - 查找两个数据框之间的公共列，并创建另一个具有相同列的数据框以显示它们的差异

Question

我的 pandas 版本是：

pd.__version__
'0.25.3'

我有两个dataframes ，下面是一个示例，两个数据dataframes的大部分列都相同。 我试图找到公共columns ，并创建一个新的dataframe ，其中包含显示它们值差异的所有公共columns 。

来自c_r dataframe 的示例：

Comp_name        EOL - CL Per $      Access - CL Per $      Total Impact - CL Per $
Nike             -0.02               -0.39                    -0.01
Nike             -0.02               -0.39                    -0.02
Adidas           -0.02               -0.39                    -0.01
Adidas           -0.02               -0.39                    -0.02

来自x dataframe 的示例：

Comp_name        EOL - CL Per $      Access - CL Per $      Total Impact - CL Per $
Nike             -0.02               -0.39                    0.05
Nike             -0.02               -0.39                    0.03
Adidas           -0.02               -0.39                    0.08
Adidas           -0.02               -0.39                    0.08

new_df:具有相同的列名，并显示差异，即：）

EOL - CL Per $ - Diff      Access - CL Per $ - Diff      Total Impact - CL Per $ - Diff
-0.00                      -0.00                         -0.06
-0.00                      -0.00                         -0.05
-0.00                      -0.00                         -0.09
-0.00                      -0.00                         -0.10

我试过了 -请查看代码中的错误位置：

new_df = pd.DataFrame()

for i in c_r:
    for j in x:
        if c_r[i].dtype != object and x[j].dtype != object:
            if i == j:
               ## THE ISSUE IS IN THE LINE BELOW ##
                new_df[i+'-Diff'] = (c_r[i]) - (x[j])
        
        else:
            pass

但出于某种原因，我只得到 1 行值。

关于为什么我的代码不起作用的任何想法？ 我怎样才能得到结果 dataframe，包括Comp_name的初始列？

谢谢大家。

Answer 1

您是否尝试过使用 intersection/ symmetric_difference(for difference) 即

a = dataframe2.columns.intersection(dataframe1.columns)
print(a)

Answer 2

I think I understood the problem now, I have a small code as below.    
   import pandas as pd
    
    d = {'col1': [-0.02  ,  -0.02  ,-0.02  ,-0.02  ], 'col2': [-0.39,   -0.39,  -0.39,  -0.39],'col3': [-0.01,-0.02,-0.01,-0.02]}
    d1 = {'col1': [-0.02  ,  -0.02  ,-0.02  ,-0.02  ], 'col2': [-0.39,   -0.39,  -0.39,  -0.39],'col3': [0.05,0.03,0.06,0.04]}
    
    df = pd.DataFrame(data=d)
    df2 = pd.DataFrame(data=d1)
    
    
    
    df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
    df2 = df2.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
    
    print(df)
    print(df2)
    
    col1  = df.col1 - df2.col1
    col2  = df.col2 - df2.col2
    col3  = df.col3 - df2.col3
    
    dfnew = pd.concat([col1, col2,col3], axis=1)
    
    
    print(type(col1))
    print(dfnew)