如何忽略大小写对比两个DataFrame列并保留原大小写返回差异

你可以通过以下两种方法实现需求，既忽略大小写对比差异，又保留原始数据的大小写格式：

方法一：布尔索引结合小写集合 #

这种方式简洁高效，适合快速筛选：

import pandas as pd

if __name__ == "__main__":
    data1={'Name':['Karan','Rohit','Sahil','Aryan']}
    data2={'Name':['karan','Rohit','Sahil']}

    df1=pd.DataFrame(data1)
    df2=pd.DataFrame(data2)

    # 将df2的名称转小写存入集合，用于快速匹配
    df2_name_lower = set(df2['Name'].str.lower())
    # 筛选df1中名称小写不在df2集合里的项，保留原始格式
    diff_result = df1[~df1['Name'].str.lower().isin(df2_name_lower)]['Name'].tolist()
    print(diff_result)  # 输出: ['Aryan']

方法二：Merge连接+匹配标记 #

如果需要更清晰的匹配过程记录，可以用merge方法：

import pandas as pd

if __name__ == "__main__":
    data1={'Name':['Karan','Rohit','Sahil','Aryan']}
    data2={'Name':['karan','Rohit','Sahil']}

    df1=pd.DataFrame(data1)
    df2=pd.DataFrame(data2)

    # 添加小写辅助列，用于忽略大小写的匹配
    df1['lower_name'] = df1['Name'].str.lower()
    df2['lower_name'] = df2['Name'].str.lower()

    # 左连接两个DataFrame，标记每条记录的匹配来源
    merged_df = df1.merge(df2, on='lower_name', how='left', indicator=True)
    # 筛选仅存在于df1的记录，提取原始名称
    diff_result = merged_df[merged_df['_merge'] == 'left_only']['Name_x'].tolist()
    print(diff_result)  # 输出: ['Aryan']

两种方法都能准确识别Karan和karan为匹配项，最终仅返回原始格式的Aryan，不会丢失原始数据的大小写信息。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anna Ortega