![](https://eshraag.com/wp-content/uploads/https://i0.wp.com/miro.medium.com/v2/resize:fill:88:88/2*3eKpA7LQnMGRY5dvjOVOeg.jpeg?resize=44,44&ssl=1)
[ad_1]
النشرة الإخبارية
Sed ut Persiciatis unde.
علم البيانات
تعلم بسرعة كيفية العثور على الصفوف الشائعة وغير الشائعة بين اثنين من إطارات بيانات الباندا.
![سوراج غوراف](https://i0.wp.com/miro.medium.com/v2/resize:fill:88:88/2*3eKpA7LQnMGRY5dvjOVOeg.jpeg?resize=44%2C44&ssl=1)
![نحو علم البيانات](https://i0.wp.com/miro.medium.com/v2/resize:fill:48:48/1*CJe3891yB1A1mzMdqemkdg.jpeg?resize=24%2C24&ssl=1)
إنها مهمة بسيطة – عند استخدام الأساليب المدمجة في الباندا.
في Python Pandas ، يعد DataFrame أبسط بنية بيانات حيث يمكنك تخزين البيانات في شكل جداول مثل الصفوف والعمود ، والعمل عليها للحصول على رؤى مفيدة.
أثناء العمل على سيناريوهات العالم الحقيقي ، تتمثل إحدى المهام الشائعة لمحللي البيانات في معرفة ما تغير في البيانات. ويمكنك القيام بذلك عن طريق مقارنة مجموعتين من البيانات.
لقد قمت مؤخرًا بتطوير نظام رؤية حاسوبي آلي يجمع البيانات من 10 أجهزة في وقتين مختلفين ويخزنها في 2 من إطارات بيانات الباندا. لفهم ما تغير في النظام ، قارنت بين إطاري البيانات ومن هنا مصدر إلهام هذه القصة.
يمكنك العثور على تطبيقات مقارنة DataFrame هذه الأكثر شيوعًا في التحقق من صحة البيانات واكتشاف تغيير البيانات والاختبار وتصحيح الأخطاء. لذلك ، من المهم أن تعرف كيف يمكنك مقارنة مجموعتي بيانات بسرعة وسهولة.
لذلك ، في هذه المقالة ، سأشرح أفضل ثلاث طرق وأسهلها وأكثرها موثوقية وأسرعها لمقارنة إطارين من DataFrames في حيوانات الباندا. يمكنك الحصول على نظرة عامة سريعة على القصة في الفهرس التالي.
· قارن Pandas DataFrames باستخدام يساوي ()
· قارن Pandas DataFrames باستخدام concat ()
· قارن Pandas DataFrames باستخدام قارن ()
هيا بنا نبدأ!
قبل البدء بالطرق الثلاث لمقارنة إطارين من DataFrames ، دعنا ننشئ إطارين من DataFrames مع وجود اختلافات طفيفة بينهما.
import pandas as pddf = pd.DataFrame({"device_id": ('D475', 'D175', 'D200', 'D375', 'M475', 'M400', 'M250', 'A150'),
"device_temperature": (35.4, 45.2, 59.3, 49.3, 32.2, 35.7, 36.8, 34.9),
"device_status": ("Inactive", "Active", "Active", "Active", "Active", "Inactive", "Active", "Active")})
df1 = pd.DataFrame({"device_id": ('D475', 'D175', 'D200', 'D375', 'M475', 'M400', 'M250', 'A150'),
"device_temperature": (39.4, 45.2, 29.3, 49.3, 32.2, 35.7, 36.8, 24.9)…
[ad_2]
xnxx,
xvideos,
porn,
porn,
xnxx,
Phim sex,
mp3 download,
sex 4K,
Straka Pga,
gay teen porn,
Hentai haven,
free Hentai,
xnxx,
xvideos,
porn,
porn,
xnxx,
Phim sex,
mp3 download,
sex 4K,
Straka Pga,
gay teen porn,
Hentai haven,
free Hentai,