Python Pandas 显示两个数据帧之间的位置变化

Question

我正在读取两个数据框，查看一列，然后用 -1 或 +1 等显示两个数据框之间的位置差异。 我尝试了以下代码，但它仅在英国航空公司和瑞安航空公司之间存在差异时显示 0 位置更改

first = pd.read_csv("C:\\Users\\airma\\PycharmProjects\\Vatsim_Stats\\Vatsim_stats\\Base.csv", encoding='unicode_escape')
df1 = pd.DataFrame(first, columns=['airlines', 'Position'])
second = pd.read_csv("C:\\Users\\airma\\PycharmProjects\\Vatsim_Stats\\Vatsim_stats\\Base2.csv", encoding='unicode_escape')
df2 = pd.DataFrame(second, columns=['airlines', 'Position'])

df1['Position Change'] = np.where(df1['airlines'] == df2['airlines'], 0, df1['Position'] - df2['Position'])

我也尝试过使用以下代码，但只是不断收到ValueError: cannot reindex from a duplicate axis

df1.set_index('airlines', drop=False)  # Set index to cross reference by (icao)
df2.set_index('airlines', drop=False)
df2['Position Change'] = df1[['Position']].sub(df2['Position'], axis=0)  
df2 = df2.reset_index(drop=True)  
pd.set_option('display.precision', 0) 

基本 csv 看起来像这样 -

Base2 csv 看起来像这样 -

如您所见，British Airways 在 Base csv 中位于 3 位，在 Base 2 csv 中位于 4 位，但在运行代码时，它仅显示 0 并且不会在两个数据帧之间进行数学运算。
已经坚持了好几天了，非常感谢您的帮助。

Answer 1

我想提供一些基于列、值和 if 语句的更简单的方法。 当您拥有大数据框时，它可能有点没用，但它可以为您提供您期望的信息。

first = pd.read_csv("C:\\Users\\airma\\PycharmProjects\\Vatsim_Stats\\Vatsim_stats\\Base.csv", encoding='unicode_escape')
df1 = pd.DataFrame(first, columns=['airlines', 'Position'])
second = pd.read_csv("C:\\Users\\airma\\PycharmProjects\\Vatsim_Stats\\Vatsim_stats\\Base2.csv", encoding='unicode_escape')
df2 = pd.DataFrame(second, columns=['airlines', 'Position'])

我同意，我对您的问题的回答不正确。 现在，如果我理解正确 - 您想在 DataFrame 中创建新列，如果 2 个 DataFrame 中的两个相同列不正确，则为 -1，如果正确，则为 1。

应该有帮助：

key = "Name_Of_Column"
new = []
for i in range(0, len(df1)):
    if df1[key][i] != df2[key][i]:
        new.append(-1)
    else:
        new.append(1)

df3 = pd.DataFrame({"Diff":new}) # I create new DataFrame as Dictionary.
df1 = df1.append(df3, ignore_index = True)
print(df1)

Answer 2

我给你一个替代方案，我不确定它是否受到赞赏。但只是一个想法。

在阅读了两个 csv 并获得了您需要的列之后，为什么不尝试为列'airlines' 加入两个数据框？它将合并两个数据框，键为“航空公司”