前阵子来了一个211大学实习生（小男生），要比较2个版本字段的变化，辅助完成系统升级字段替换，要求找出哪些字段是新增的，哪些字段是删除的，哪些字段是属性信息修改的，要求半天时间搞定，8000多个字段，他可怜巴巴的不会弄，给我买一杯奶茶，我就帮忙代劳一下啊，轻松拿捏~
ailx10
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举个例子：表1和表2的列名称是一样的，但是内容是有差异的，字面上你可以把表1和表2，理解为7年级前后一周的变化，也就是系统升级前和升级后的变化，而表格对比就是需要计算出有什么样的变化，比如：
- 张三成绩变化了（内容变更）
- 李四成绩不变（升级不影响）
- 王二转移到7(2)班（内容变更）
- 麻一新增到7(2)班（新增字段）
表1
表2
对比结果：
- "left_only"：该行只存在于表格1中，可以看到张三，王二有变化
- "right_only"：该行只存在于表格2中，可以看到张三，王二有变化，麻一是新增
- "both"：该行同时存在于表格1和表格2中，可以看到李四没有变化
表格对比
完整代码如下，轻松拿捏：
import pandas as pd
"""
这段代码会将csv1和csv2中的所有行合并，并添加一个名为"_merge"的列来标记每个行的来源。"_merge"列包含以下值：
"left_only"：该行只存在于df1中
"right_only"：该行只存在于df2中
"both"：该行同时存在于df1和df2中
您可以根据"_merge"列来区分两个csv文件中的不同之处。
另外，如果您希望查看哪些字段不同，可以将"_merge"列过滤出来，并使用drop()函数删除相同的行，然后查看剩下的行即可。
"""
# 读取csv文件
df1 = pd.read_csv('csv1.csv',encoding="gbk")
df2 = pd.read_csv('csv2.csv',encoding="gbk")
# 将两个DataFrame进行合并，并标记每个行的来源
merged = pd.merge(df1, df2, on=list(df1.columns), how='outer', indicator=True)
# merged = pd.merge(df1, df2, on=["姓名","班级"], how='outer', indicator=True)
# 将结果输出为csv文件
merged.to_csv('diff2.csv', index=False)发布于 2023-05-06 19:25・IP 属地江苏
