本篇博客解決在兩個(gè)幾乎完全相同的DataFrame當(dāng)中如何找出不相同的元素，并使用datacompy直觀的顯示出來。

x表：

讓x1和x2都是x的副本，則此時(shí)x1和x2的值是相同：

x1=x.copy()
x2=x.copy()

將其中x2的一個(gè)數(shù)據(jù)賦值為2000

x2.loc['羅梓烜']['20220125']=2000

x1[x1==x2].head(25) # 如何對不相等的數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正

此時(shí)可以看到下圖這個(gè)數(shù)據(jù)是NaN值，說明對于這個(gè)數(shù)據(jù)來說x1和x2是不相同的

x1[x1==x2].isnull().sum()

下圖說明在20220125這一列當(dāng)中存在一個(gè)NaN值，也就是我們剛剛賦值的地方：

但是現(xiàn)在還是不能確定出有異常值（也就是不相等的值的那行數(shù)據(jù)），因此我們考慮使用datacompy

安裝：

pip install datacompy

import datacompy,pandas as pd,sys
compy=datacompy.Compare(x1,x2,on_index=True)
compy
print(compy.matches())
print(compy.report())

此時(shí)就可以很清晰的看到兩個(gè)DataFrame當(dāng)中不相同的值了：