Pandas拼接操作后如何剔除未发生变化的行？

先完成基于Id的拼接操作，再通过字段对比筛选出存在数据差异的行：

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 初始化两个目标DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'Id':[1,2,3,4], 'Quantity':[10,20,30,40], 'Price':[100,80,90,150]})
df2 = pd.DataFrame({'Id':[1,2,3], 'Quantity':[10,25,20], 'Price':[100,75,90]})

# 基于Id拼接，用层级键区分两个数据源的字段
merged_df = pd.concat([df1.set_index('Id'), df2.set_index('Id')], axis=1, keys=['X','Y'])

# 生成筛选条件：只要Quantity或Price存在差异，或者df2中无对应Id（Y列存在空值）
mask = (merged_df['X']['Quantity'] != merged_df['Y']['Quantity']) | \
       (merged_df['X']['Price'] != merged_df['Y']['Price']) | \
       merged_df['Y'].isna().any(axis=1)

# 筛选出符合要求的行
result = merged_df[mask]
print(result)

代码说明 #

• 对比X和Y层级下的Quantity、Price字段，判断是否存在数值差异
• 若不需要保留df2中没有的Id行（比如示例中的Id=4），直接删除merged_df['Y'].isna().any(axis=1)这个条件即可
• 最终输出的result仅包含数据有变化的行，以及df2中未覆盖的新增行

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vijay Pal Singh