데이터프레임 값 비교

파이썬에서 두 개의 데이터 프레임을 각 행과 열마다 하나씩 비교하는 반복문을 작성하려면, 다음과 같은 방법이 있습니다.

- 첫 번째 방법은 **DataFrame.compare** 메서드를 사용하는 것입니다. 이 메서드는 두 데이터 프레임의 값이 다른 부분을 찾아서 새로운 데이터 프레임으로 반환합니다. 예를 들어, 다음과 같은 두 데이터 프레임이 있다고 가정해 봅시다.

```python
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(
    {
        "name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"],
        "age": [25, 30, 35, 40, 45],
        "gender": ["F", "M", "M", "M", "F"],
    }
)

df2 = pd.DataFrame(
    {
        "name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"],
        "age": [25, 31, 35, 40, 46],
        "gender": ["F", "M", "M", "M", "F"],
    }
)
```

이 두 데이터 프레임을 비교하려면, 다음과 같이 **DataFrame.compare** 메서드를 호출할 수 있습니다.

```python
df1.compare(df2)
```

이 코드를 실행하면, 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

|        | age      | gender |
| ------ | -------- | ------ |
| Bob    | 30   31  | NaN    |
| Eve    | 45   46  | NaN    |

결과에서 볼 수 있듯이, 두 데이터 프레임의 값이 다른 행과 열만 보여줍니다. NaN은 값이 같은 경우를 의미합니다. 이 방법은 간단하고 편리하지만, 몇 가지 제약 사항이 있습니다. 예를 들어, 두 데이터 프레임의 인덱스와 컬럼이 정확히 일치해야 하고, 값이 다른 부분만 보여주기 때문에 값이 같은 부분을 확인할 수 없습니다. 또한, 두 데이터 프레임의 크기가 매우 크다면, 결과를 보기 어려울 수 있습니다.

- 두 번째 방법은 **for 반복문**과 **DataFrame.iloc** 메서드를 사용하는 것입니다. 이 메서드는 데이터 프레임의 특정 위치에 있는 값을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드를 작성할 수 있습니다.

```python
# 두 데이터 프레임의 행과 열의 개수를 구한다
n_rows = df1.shape[0]
n_cols = df1.shape[1]

# 두 데이터 프레임의 각 행과 열마다 값을 비교한다
for i in range(n_rows):
    for j in range(n_cols):
        # 두 데이터 프레임의 i번째 행, j번째 열의 값을 구한다
        value1 = df1.iloc[i, j]
        value2 = df2.iloc[i, j]

        # 두 값이 다르면 출력한다
        if value1 != value2:
            print(f"Row {i}, Column {j} are different: {value1} vs {value2}")
```

이 코드를 실행하면, 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

```
Row 1, Column 1 are different: 30 vs 31
Row 4, Column 1 are different: 45 vs 46
```

이 방법은 두 데이터 프레임의 인덱스와 컬럼이 일치하지 않아도 사용할 수 있고, 값이 다른 부분뿐만 아니라 같은 부분도 확인할 수 있습니다. 또한, 원하는 형식으로 결과를 출력할 수 있습니다. 하지만, 이 방법은 코드가 길고 복잡하고, 두 데이터 프레임의 크기가 매우 크다면, 실행 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.

이 외에도, 두 데이터 프레임을 비교하는 다른 방법들이 있습니다. 예를 들어, **DataFrame.merge** 메서드를 사용하여 두 데이터 프레임을 합치고, 비교할 수 있습니다. 또는, **DataFrame.equals** 메서드를 사용하여 두 데이터 프레임이 완전히 같은지 확인할 수 있습니다. 자세한 내용은 [여기](^1^)나 [여기](^2^)를 참고하세요.

출처: Bing과의 대화, 2023. 12. 4.
(1) [Python] Dataframe간 데이터 비교 (DataFrame.compare, DataFrame.merge). https://m.blog.naver.com/pino93/222119335706.
(2) [pandas] 데이터프레임의 행들을 반복문에서 얻고 싶다면, df.iterrows .... https://bskyvision.com/entry/pandas-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%ED%94%84%EB%A0%88%EC%9E%84%EC%9D%98-%ED%96%89%EB%93%A4%EC%9D%84-%EB%B0%98%EB%B3%B5%EB%AC%B8%EC%97%90%EC%84%9C-%EC%96%BB%EA%B3%A0-%EC%8B%B6%EB%8B%A4%EB%A9%B4-dfiterrows.
(3) 2.7 파이썬 for 반복문 — 데이터 사이언스 스쿨. https://bing.com/search?q=%ed%8c%8c%ec%9d%b4%ec%8d%ac+%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0+%ed%94%84%eb%a0%88%ec%9e%84+%eb%b9%84%ea%b5%90+%eb%b0%98%eb%b3%b5%eb%ac%b8.

파이썬 데이터 프레임 비교 반복문. - Bing