如何让pandas.compare()返回差异对应的另一行完整列数据？

现有两个DataFrame df_a 和 df_b，使用 df_a.compare(df_b) 只能得到差异列的self和other值，但需要获取与self存在差异的other侧完整行数据（包含所有列）。

示例代码及当前输出：

import pandas as pd

first = {
    'Name': ['Bob', 'Mike', 'Alex'],
    'Job': ['Forklift Operator', 'Forklift Operator', 'Master Forklift Operator']
}

second = {
    'Name': ['Bob', 'Mike', 'Allen'],
    'Job': ['Forklift Operator', 'Forklift Operator', 'Master Forklift Operator']
}

df_a = pd.DataFrame(first)
df_b = pd.DataFrame(second)

# 当前执行的对比代码
df_c = df_a.compare(df_b)
print(df_c)

当前输出：

Name
    self  other
2   Alex  Allen

期望输出（other侧的完整差异行）：

Name                       Job
2  Allen  Master Forklift Operator

解决方案 #

利用compare方法返回结果的索引，直接从df_b中提取对应索引的行即可：

# 获取差异行的索引，提取df_b中对应行
result = df_b.loc[df_c.index]
print(result)

执行后输出：

Name                       Job
2  Allen  Master Forklift Operator

原理说明 #

df_a.compare(df_b)返回的结果中，索引就是两个DataFrame存在差异的行的位置。通过df_b.loc[差异索引]就能精准获取other侧（即df_b）的完整差异行数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者auslander