Comparando dos DataFrames con Pandas fila por fila

Al trabajar con Pandas, es común encontrarse en situaciones donde se necesite comparar dos DataFrames para encontrar las diferencias entre ellos. Esto puede ser especialmente útil cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos. En este artículo se mostrará cómo comparar dos DataFrames con Pandas fila por fila y cómo identificar las diferencias.

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Estructura de los DataFrames
Comparando dos DataFrames con Pandas
Ejemplo de código
Conclusión
Preguntas frecuentes

Estructura de los DataFrames

Antes de comenzar, es importante tener en cuenta que para comparar dos DataFrames, estos deben tener la misma estructura. Es decir, deben tener el mismo número de columnas y cada columna debe tener el mismo nombre y tipo de datos. Si los DataFrames no tienen la misma estructura, Pandas arrojará un error.

Comparando dos DataFrames con Pandas

Para comparar dos DataFrames, se puede utilizar el método `equals()`. Este método compara los valores en cada celda de los DataFrames y devuelve un valor booleano que indica si ambos son iguales. Sin embargo, existe una limitación en el uso de `equals()`, ya que solo compara los valores, pero no las etiquetas de los índices o columnas.

Para comparar dos DataFrames fila por fila y encontrar las diferencias, se puede utilizar el método `compare()`. Este método compara dos DataFrames y devuelve un nuevo DataFrame que muestra las diferencias entre ellos.

El método `compare()` tiene los siguientes parámetros opcionales:
- `other`: el otro DataFrame con el que se va a comparar el DataFrame actual.
- `align_axis`: esta opción permite especificar el eje a alinear, que puede ser 0 para comparar las filas (por defecto) o 1 para comparar las columnas.
- `keep_shape`: esta opción permite especificar si el DataFrame resultante debe tener la misma forma que el DataFrame original.
- `keep_equal`: esta opción permite especificar si se deben incluir las celdas que sean iguales en las comparaciones.

Al llamar al método `compare()`, se devuelve un nuevo DataFrame con las diferencias entre ambos DataFrames. En el nuevo DataFrame, los valores correspondientes a celdas iguales son remplazados por NaN y en las celdas con diferencias se muestra la diferencia.

Ejemplo de código

A continuación se presenta un ejemplo de cómo comparar dos DataFrames con Pandas fila por fila:

```python
import pandas as pd

# creamos dos DataFrames para comparar
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [True, True, False]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 5], 'B': ['a', 'b', 'd'], 'C': [True, False, False]})

# comparamos ambos DataFrames fila por fila
diferencias = df1.compare(df2)

print(diferencias)
```

La salida del código anterior es:

```
A B C
self other self other
2 3.0 5.0 False False
```

En la salida podemos observar que la tercera fila es diferente en ambos DataFrames. La columna A tiene un valor de 3 en el primer DataFrame y un valor de 5 en el segundo DataFrame. La columna B tiene un valor de 'c' en el primer DataFrame y de 'd' en el segundo DataFrame. La columna C tiene un valor de False en ambos DataFrames.

Conclusión

Pandas es una biblioteca muy versátil que permite trabajar con grandes conjuntos de datos y hacer comparaciones entre ellos de una manera fácil y rápida. Con el método `compare()`, se puede comparar dos DataFrames fila por fila y encontrar las diferencias entre ellos.

Preguntas frecuentes

¿Puedo comparar más de dos DataFrames?

Sí, se pueden comparar más de dos DataFrames con Pandas. Para ello, se puede utilizar el método `merge()` para unir dos DataFrames y luego usar el método `compare()` para comparar el DataFrame resultante con otro DataFrame.

¿Puedo especificar una tolerancia al comparar dos DataFrames?

Sí, se puede especificar una tolerancia al comparar dos DataFrames con Pandas. Para ello, se puede utilizar el parámetro `atol` en el método `compare()` y especificar la tolerancia que se desea.

¿Qué debo hacer si los DataFrames tienen diferentes etiquetas de índices o columnas?

Para comparar dos DataFrames con diferentes etiquetas de índices o columnas, se pueden reindexar los DataFrames utilizando el método `reindex()`. Esto permitirá que ambos DataFrames tengan las mismas etiquetas de índices o columnas y se puedan comparar correctamente.

¿Cómo puedo saber si dos DataFrames son completamente iguales?

Para saber si dos DataFrames son completamente iguales, se puede utilizar el método `equals()` de Pandas. Este método compara los valores y etiquetas de índices y columnas de los DataFrames y devuelve un valor booleano que indica si ambos son iguales.