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使用Python快速对比两个Excel表格之间的差异

主要介绍如何通过DeepDiff实现两个Excel文件数据的快速对比。 对于日常办公中需要处理数据的同学来说,有时候需要对比两个Excel表格(或者是数据库)的数据是否完全相同。...而data3跟data4只是数据的行顺序跟列顺序不一致,其本质上还是一致的,在我们实际工作中,我们希望的出来的结果也是data3跟data4是一致的。...首先,我们直接对两个不一样的DataFrame进行对比: 对比结果为{},这在DeepDiff中是表示没有差异的意思,但是,这个结果显然不符合实际,因为我们的data1跟data3其实是完全不一样的才对...接下来进入我们的重头戏,对比data3和data4,为了对比这两个对象,我们可以先把数据转成列表,然后再设置DeepDiff中的ignore_order参数忽略字典元素的顺序: 可以看到,结果非常简单完美地实现了我们的对比需求...本文小结 本文只是对DeepDiff的使用场景进行了简单介绍,实际上基于这个Python库,我们还可以实现诸如JSON文件对比、数据库数据对比等拓展操作。

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    如何在 Python 中查找两个字符串之间的差异位置?

    在文本处理和字符串比较的任务中,有时我们需要查找两个字符串之间的差异位置,即找到它们在哪些位置上不同或不匹配。这种差异位置的查找在文本比较、版本控制、数据分析等场景中非常有用。...其中的 SequenceMatcher 类是比较两个字符串之间差异的主要工具。...首先,我们确定较短字符串的长度,然后使用一个循环遍历对应位置上的字符进行比较。如果字符不相等,我们将该位置添加到差异位置列表中。接下来,我们处理两个字符串长度不同的情况。...通过了解和掌握这些方法,你可以更好地处理字符串比较和差异分析的任务。无论是在文本处理、版本控制还是数据分析等领域,查找两个字符串之间的差异位置都是一项重要的任务。...在实际应用中,根据具体需求和性能要求,选择合适的方法来实现字符串的差异分析。

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    爬虫 (十七) 你懂集合? (九)

    要创建只包含一个值的集合,仅需将该值放置于花括号之间({}) 2. 实际上,集合以 类 的形式实现,但目前还无须考虑这一点 3....如果调用时传递了两个集合, update() 将会被每个集合中的每个成员添加到初始的集合当中(丢弃重复值) 6. update() 方法还可接受一些其它数据类型的对象作为参数,包括列表如果调用时传入列表...前两种,discard() 和 remove() 有细微的差异 ? 1. discard() 接受一个单值作为参数,并从集合中删除该值 2....区别在这里:如果该值不在集合中,remove() 方法引发一个 KeyError 例外 就像列表,集合也有个 pop() 方法 ? 1. pop() 方法从集合中删除某个值,并返回该值。...其工作原理和列表的一样 2. union() 方法返回一个新集合,其中装着 在两个 集合中出现的元素 3. intersection() 方法返回一个新集合,其中装着 同时 在两个集合中出现的所有元素

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    15 年云数据库老兵:数据库圈应告别“唯性能论”

    但仅仅因为福特 F150 皮卡和特斯拉 Roadster(译者注:特斯拉电动敞篷跑车)之间的差异是主观的,并不意味着我对两者的体验就是一样的。...数据库也不例外,如果你移除溢出检查,不做刷盘写入,为某些操作提供近似结果,或者不提供 ACID 保证,就能让大多数数据库运行地更快。...为什么不选一个“更快”的数据库呢? 我之所以不担心,有两个原因。首先,我认为性能是次要的。其次,DuckDB 展示了一些东西,使当前的基准测试变得毫无意义,同时 DuckDB 改进得也非常快。...2020 年,最快的时间是 8 秒,最慢的是 18 秒;而 2022 年,其中 3 家厂商的时间都在 7 秒左右,最慢的也有 9 秒。 当然,这一规则有个例外,就是很难克服架构上的差异。...例如,在 Snowflake SQL 中,如果你想计算两个日期之间的差异,你可以使用 DATEDIFF 或 TIMEDIFF;两者都可以与任何合理的类型一起使用。你可以指定粒度,也可以不指定。

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    iOS 与 Android 的APP 设计差异

    为了创建最佳的原生APP,就需要你牢记iOS和Android平台之间的差异。这些平台差异不仅在视觉层面有所不同,在结构和流程上也有区别。牢记这些差异,才能给原生 应用以最佳的用户体验。...为了保持与其他移动应用的一致性,一定要记住平台之间的差异。...两个平台差异的一个例子是日期选择器。安卓用户对iOS中常见的老虎机形式的日期选择器并不熟悉。...模态视图又有两种不同类型:具有不同操作内容的模态列表和用户点击“共享”图标后显示的应用列表。在iOS上也能找到类似的组件,但是在设计风格和布局上差异比较大。...一致性和层级结构——请务必记住,交互设计最重要的是通过确定元素之间的层级关系,帮助用户在应用中找到他们想要的。贴心,流畅,不突兀的页面跳转才能保证用户能轻松操作。

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    Java泛型中 和

    例如,在 JDK5 之前,我们必须使用强制转换来处理列表的元素。...虽然在大多数情况下,这是正确的,但也有一些区别。接下来我们就来看看它们之间的差异。 4. 和的不同之处 可重构类型是指那些在编译时未被擦除的类型。...编译器会擦除它们的类型,并将它们分别视为列表和映射。 这个准则的唯一例外是无界通配符类型。也就是说, List 以及 Map 是可重写的。 另外,List; 那么第2行不编译。类似地,在下面的代码片段中,第1行编译,但第2行不编译: List[] arrayOfList = new List的异同,虽然基本上是相似的,但两者在可变与否方面存在细微差异。 DD自研的沪牌代拍业务,点击直达 【往期推荐】 索赔 100 万!只是因为一个开源插件?

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    circRNA芯片分析的一般流程

    表达芯片的标准差异分析 表达芯片是目前应用最广泛的高通量技术啦,虽然大家接触的都是mRNA这样的表达芯片,但实际上miRNA,lncRNA,甚至circRNA芯片也接连成为科研热点。...本文对于cirRNA芯片的表达矩阵分析也不例外,就是差异分析后的火山图及热图如下: ? 生物信息学数据分析流程 通常是描述一下所采用的芯片,然后分析方法,这个文章里面的并不是最佳分析方法。...其实你看上面的火山图就看得出来,典型的半边天火山图呀,详见:惊!画出来的火山图居然缺半边? ? 里面提到的两个数据库非常值得大家学习。...此外,数据库还能比对出疾病相关的单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)在 circRNA 上的位置,然后通过Ago分析两者之间的相互作用。...同时我们对所有差异表达的circRNA用高匹配值的miRNA靶标位点进行了标注,这将有利于对circRNA作为天然miRNA海绵功能的进行研究。 Arraystar公司circRNA芯片产品列表 ?

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    简述Python垃圾回收机制「建议收藏」

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 引言 许多高级语言都具有自己的垃圾回收机制,以管理计算机内存,Python也不例外。...对于一个字符串、列表、类甚至数值都是对象,且定位简单易用的语言,自然不会让用户去处理如何分配回收内存的问题。...两个节点的引用计数都被初始化为1,因为有两个引用指向各个Node对象(n1和n2) 现在,让我们在Node中定义两个附加的属性,next以及prev。...但是实际上,由于上述的循环引用状态的存在,以及有一些对象被长时间的引用,从而被分配对象的计数值与被释放对象的计数值之间的差异在逐渐增长。...Python中存在一个Garbage collection阈值,当被分配对象的计数值与被释放对象的计数值之间的差异累计超过某个阈值,则Python的收集机制就启动了,并且触发上述的标记-清除机制,释放“

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    请用一个实际案例解读如何使用循环语句?

    下面我们就来列举和解读一个循环语句的实际应用案例。 设计需求: 请找到这样一个正整数数列,它的长度是100,最大值不超过1000,每个整数虽然随机出现,但是每两个相邻的整数都不相等。...(3)最大值不超过1000。 (4)每两个相邻的整数都不相等。 (5)数列长度100。...它们之间也是有差异的,我们这里选择使用while循环,请同学们思考一下,为什么不选择do...while循环。...第四步:需要增加一个判断,因为添加到myList列表的随机数,不能与上一个数字相等,以确保每两个相邻的数字不相等。...(3)最大值不超过1000。 (4)每两个相邻的整数都不相等。 (5)数列长度100。

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    高光后再转身,英伟达的AI芯片进阶之路

    看似无心插柳柳成荫,但实际上背后是英伟达在GPU上多年的厚积薄发。...然而在2012到来之前,这个产品的特点只有一个:只烧钱不赚钱。但当Geoffrey Hinton和两个学生用GPU+CUDA开启深度学习黄金时代后,一切都不同了。...眼花缭乱的AI产品线 通常情况下,AI计算包括两个步骤,一是训练深度学习模型,即训练;二是将训练好的模型部署到实际应用环境,也就是推理。...早期,英伟达在训练市场占据了绝对的优势,谷歌、亚马逊等无一例外皆使用GPU作为大量数据训练的算力支持。...每个产品之间有的是包含和被包含的关系,比如Tesla是DGX系统的基础组成硬件,有的大类产品列表下还可以再细分针对不同场景、性能、价格有所差异的产品。

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    从 Pipe 到 Flow

    举个实际的栗子:通过广告变现的视频播放软件的一个主要功能是在广告机会出现时,遍历符合要求的广告厂商,向其发送广告请求,然后从响应中过滤合适的广告,最终播放给用户。...这是每个视频播放软件的基本功能,TubiTV 也不例外。...其需求可以进一步被抽象成: 获取 url 列表 发送网络请求 解析每个响应返回的数据 使用规则引擎过滤掉我们不想要的结果 将过滤后的结果转换成我们能处理的格式 聚合 决定最终结果 对应的伪代码结构如下:...我们知道,在 scala 和 clojure 里,有可并行处理列表的 pmap()。...允许程序员不必使用很细节的指令代码决定运行时的计算资源的比例有两个好处: 代码简单,不容易出错 并行性能更好,并且能够更好地处理 back pressure 可以根据使用场景和目标环境的差异动态调整这种比例

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    Adblock Plus插件过滤介绍

    定义例外规则 有时您可能会发现某个过滤规则平时挡广告挡得很好,但在某些情况下,会阻挡一些不该挡的内容。您不想移除这条过滤规则,但也不希望它阻挡不该挡的内容。...这时只需在过滤规则的域名前面加上两个管线符号(||):||example.com/banner.gif 将会阻挡上面的地址而不会阻挡 http://badexample.com/banner.gif或者...Expires: 5 days 此注释设置该过滤规则列表的更新间隔,指定的值为天数(例如5 days)或者小时数(例如8 hours)。 可以提供1小时至14天之间的值。...注意:更新并不一定会在指定的间隔到达时发生。 实际的更新时间会稍微随机化并取决于一些额外因素,以减少服务器负载。 !...注:元素隐藏规则与普通过滤规则的工作方式有很大的差别。元素隐藏规则不支持通配符。 限定在特定域名的规则 通常您只想要隐藏特定网站的特定广告,而不希望规则会作用于其他网站。

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    机器学习算法:UMAP 深入理解

    这实际上只是加权图的表示,边权重表示两个点连接的可能性。为了确定连通性,UMAP从每个点向外扩展一个半径,当这些半径重叠时连接点。...图片回到 3D 猛犸象的例子,我们可以很容易地看到两种算法输出之间的一些巨大差异。对于较低的perplexity参数值,t-SNE倾向于“展开”投影数据,而很少保留全局结构。...值得注意的是,t-SNE和UMAP在早期图中的玩具示例上的表现非常相似,除了下面的示例例外。有趣的是,UMAP无法分离两个嵌套集群,尤其是在高维时。...这实际上将两个集群混合在一起。5. 理解虽然UMAP提供了许多优于t-SNE的优势,但它绝不是灵丹妙药,阅读和理解其结果需要小心谨慎。超参数真的很重要选择好的超参数并不容易,并且取决于数据和目标。...最后,重要的是要记住,没有任何降维技术是完美的,UMAP也不例外。然而,通过建立对算法工作原理的直观理解以及如何调整其参数,我们可以更有效地使用这个强大的工具来可视化和理解大型高维数据集。

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    java基础之继承(一)

    ,实际上每个子类的构造方法中的第一行默认是调用了父类的构造函数,而父类继续向上调用直至Object类,然后返回。...二、重载和重写     下面说说方法的重载和重写的区别。首先大家需要了解什么是方法的签名,方法的名字和参数列表叫做方法的签名。...方法的重载就是指两个或以上具有相同方法名但方法的参数存在某些差异的方法之间的这种关系叫做方法的重载。     所谓方法的参数列表的差异,主要是参数的类型差异和参数的个数差异。...方法的重写就是指两个方法之间具有相同的签名,也就是两个方法一模一样,只是一个出现在父类中一个出现在子类中 public class Base { //父类中的sayHello方法 public...总结一下:方法的重载,方法与方法之间是不一样的,而方法的重写实际上是一种方法的覆盖,子类覆盖父类的方法使父类方法在子类中不可见(实际上是可以使用super显式调用的,本节暂时不讨论)。

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    机器学习算法:UMAP 深入理解

    这实际上只是加权图的表示,边权重表示两个点连接的可能性。为了确定连通性,UMAP从每个点向外扩展一个半径,当这些半径重叠时连接点。...我们将考虑两个最常用的参数:n_neighbors 和 min_dist,它们有效地用于控制最终降维结果中局部和全局结构之间的平衡。...值得注意的是,t-SNE和UMAP在早期图中的玩具示例上的表现非常相似,除了下面的示例例外。有趣的是,UMAP无法分离两个嵌套集群,尤其是在高维时。...由于高维点之间的距离往往非常相似(维度灾难),UMAP似乎将内部集群的外部点与外部集群的外部点连接起来。这实际上将两个集群混合在一起。 5....最后,重要的是要记住,没有任何降维技术是完美的,UMAP也不例外。然而,通过建立对算法工作原理的直观理解以及如何调整其参数,我们可以更有效地使用这个强大的工具来可视化和理解大型高维数据集。

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