python / pandas - 查找兩個數據框之間的公共列，並創建另一個具有相同列的數據框以顯示它們的差異

Question

我的 pandas 版本是：

pd.__version__
'0.25.3'

我有兩個dataframes ，下面是一個示例，兩個數據dataframes的大部分列都相同。 我試圖找到公共columns ，並創建一個新的dataframe ，其中包含顯示它們值差異的所有公共columns 。

來自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

來自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，並顯示差異，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

我試過了 -請查看代碼中的錯誤位置：

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

但出於某種原因，我只得到 1 行值。

關於為什么我的代碼不起作用的任何想法？ 我怎樣才能得到結果 dataframe，包括Comp_name的初始列？

謝謝大家。

Answer 1

您是否嘗試過使用 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)