Python中基于关键列计算绝对差并设置ID列为首列的方法

合并后的数据集 #

已将两个数据集合并为如下DataFrame：

其中A_1、B_1、C_1来自dataset1，A_2、B_2、C_2来自dataset2，ID列在两个数据集中唯一。

需求说明 #

需完成两项操作：

• 计算对应列（A_1与A_2、B_1与B_2、C_1与C_2）的绝对差
• 将ID列设为结果DataFrame的第一列

初始实现代码 #

初始代码可实现列间绝对差计算，但未将ID列设为首列，且存在语法错误（已修正）：

import pandas as pd
import numpy as np

# 修正原代码的列名格式与字符串拼接错误
columns = ['A', 'B', 'C']
results_df = pd.DataFrame()
for col in columns:
    diff = np.abs(df[f'{col}_1'] - df[f'{col}_2'])
    results_df[f'{col}_diff'] = diff.round()

列序调整解决方案 #

初始代码生成的结果未包含ID、Date列，且ID列未处于首列。通过以下代码补充列并调整顺序：

# 补充原数据集的Date和ID列
results_df['DATE'] = df['Date']
results_df['ID'] = df['ID']

# 调整列顺序，将ID设为第一列
cols = ['ID', 'DATE'] + [col for col in results_df.columns if col not in ['ID', 'DATE']]
results_df = results_df[cols]

最终结果DataFrame结构如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者testenthu