在pandas中计算Sensor ID顺序不匹配的两个DataFrame差值的最优方法

利用Pandas原生的索引自动对齐特性是最优解法，无需手动排序、匹配ID，时间复杂度是Pandas底层优化过的O(n)级别，代码也最简洁：

• 先将两个DataFrame的Sensor ID字段设为索引，触发自动对齐规则
• 直接对两个设置好索引的DataFrame做减法，Pandas会自动匹配相同Sensor ID的行计算数值差
• 最后可根据需要重置索引，将Sensor ID变回普通列，并重命名列区分差值含义

import pandas as pd

# 1. 设置索引，按Sensor ID对齐
df1 = df1.set_index("Sensor ID")
df2 = df2.set_index("Sensor ID")

# 2. 直接相减，自动匹配相同ID的行计算差值
diff_df = df2 - df1

# 3. 可选：重置索引，重命名列明确差值定义（此处为DF2减DF1的结果）
diff_df = diff_df.reset_index().rename(columns={
    "Reference Pressure": "Reference Pressure Diff (DF2-DF1)",
    "Sensor Pressure": "Sensor Pressure Diff (DF2-DF1)"
})

特殊场景兼容：如果两个DataFrame存在各自独有的Sensor ID，可指定填充值避免出现空值，示例如下：

# 独有ID的缺失读数默认按0计算差值，也可根据业务需求修改fill_value的取值
diff_df = df2.sub(df1, fill_value=0).reset_index()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者OP