如何基于NAME匹配条件计算两个Pandas DataFrame的PRICE差值？

现有两个Pandas DataFrame：

df1 = pd.DataFrame({'NAME' : ['A','B','L','M','Q'],'PRICE' : [10,20,30,40,50]})

df2 = pd.DataFrame({'NAME' : ['A','L','Q','M','B'],'PRICE' : [60,80,70,70,60]})

需求：当df1与df2的NAME字段匹配时，用df2的PRICE减去df1的PRICE，期望得到如下结果：

NAME : 'A'    'B'   'L'   'M'    'Q'
PRICE: 50   40  50  30  20

解决方案 #

方法一：合并后计算差值 #

通过merge方法将两个DataFrame按NAME字段合并，再计算PRICE的差值，最后整理格式：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'NAME' : ['A','B','L','M','Q'],'PRICE' : [10,20,30,40,50]})
df2 = pd.DataFrame({'NAME' : ['A','L','Q','M','B'],'PRICE' : [60,80,70,70,60]})

# 合并DataFrame，添加后缀区分两个表的PRICE字段
merged = pd.merge(df1, df2, on='NAME', suffixes=('_df1', '_df2'))
# 计算差值
merged['PRICE_DIFF'] = merged['PRICE_df2'] - merged['PRICE_df1']
# 按NAME排序并设置索引，得到期望格式
result = merged[['NAME', 'PRICE_DIFF']].sort_values('NAME').set_index('NAME')
print(result)

运行输出：

PRICE_DIFF
NAME            
A              50
B              40
L              50
M              30
Q              20

方法二：设置索引后直接运算 #

将两个DataFrame的索引设为NAME，利用Pandas的索引自动匹配特性直接做减法，代码更简洁：

import pandas as pd

# 设置NAME为索引
df1 = df1.set_index('NAME')
df2 = df2.set_index('NAME')

# 直接计算差值，并重命名列
result = (df2 - df1).rename(columns={'PRICE': 'PRICE_DIFF'}).sort_index()
print(result)

输出结果与方法一完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mona