pandas ：检测一个DF和另一个DF之间缺失的列 [英] Pandas: Detect missing columns between one df and another

问题描述

我有以下代码

import pandas as pd

expected_df = pd.DataFrame({'One': [20], 'Two': [30], 'Three': [90]})

df = pd.DataFrame({'One': [20], 'Two': [30]})

assert expected_df.equals(df), 'Test Failed: df is missing column/s'

# returns 'Test Failed: df is missing column/s'

如您所见，‘df’不包含列‘Three’，因此运行Assertequals()返回‘测试失败：df缺少列’。

我想要的是能够检测缺失的哪一列，并将其作为失败断言的一部分返回，因此类似于‘测试失败：df is Missing Column/s：[’Three‘]’

有没有办法用Assert和Pandas做到这一点？

推荐答案

计算两个列表之间的差值：

>>> expected_df.columns.difference(df.columns).tolist()
['Three']

这篇关于 pandas ：检测一个DF和另一个DF之间缺失的列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！