如何合并仅有一个同名列的两个DataFrame并得到对比结果

可行方案 #

你要的输出效果可以通过merge和join实现，compare无法满足需求。

使用merge实现 #

核心逻辑是按A列做全外连接，给左右表同名字段配置不同后缀：

import pandas as pd

# 构造测试数据
df_left = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'd']})
df_right = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'd']})

# 外连接合并
result = df_left.merge(
    df_right,
    on='A',
    how='outer',
    suffixes=('', '_1')
).sort_values('A').reset_index(drop=True)

运行后得到的result和你期望的输出完全一致。

使用join实现 #

join默认按索引关联，需要先把A列设为索引再做外连接：

result = df_left.set_index('A').join(
    df_right.set_index('A'),
    how='outer',
    lsuffix='',
    rsuffix='_1'
).reset_index()

为什么compare不行 #

compare函数的作用是对比**结构完全一致（行数、列数都相同）**的两个DataFrame，仅返回两边值存在差异的位置，你的两个输入DataFrame行数不同，不满足compare的使用前提，无法得到你要的输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Darkeue