Pandas数据帧排序差异：Excel与CSV文件加载后的数据一致性排查

本文旨在探讨pandas从excel和csv文件加载数据后，即使原始数据看似相同，排序结果却可能出现不一致的问题。文章将详细介绍如何利用`dataframe.compare()`和`dataframe.dtypes`等工具诊断这些差异的根本原因，并提供相应的排查方法和数据处理建议，以确保数据处理的一致性和准确性。

在数据分析和处理过程中，我们经常需要从不同的文件格式（如Excel的.xlsx和CSV的.csv）加载数据。尽管这些文件可能包含相同的数据内容，但在使用Pandas读取并转换为DataFrame后，进行排序操作时却可能发现结果不一致。这种现象往往令人困惑，因为在排序之前，两个DataFrame看起来是完全相同的。本教程将深入分析这一问题，并提供一套系统的诊断和解决策略。

问题现象：看似相同，排序后却不同

假设我们有一个Excel文件和一个CSV文件，它们的内容在视觉上是相同的。我们分别使用pandas.read_excel()和pandas.read_csv()将它们加载到两个DataFrame中，例如fields_df和fields_df1。在加载后，直接比较这两个DataFrame可能会显示它们是完全一致的。然而，一旦我们对它们执行相同的排序操作，例如：

import pandas as pd

# 假设 fields_df 和 fields_df1 已经从 .xlsx 和 .csv 文件加载
# 并且在排序前 df.equals(df1) 可能返回 True

df_sorted = fields_df.sort_values(['register', 1], ascending=[False, False])
df1_sorted = fields_df1.sort_values(['register', 1], ascending=[False, False])

# 此时 df_sorted.equals(df1_sorted) 可能会返回 False

此时，df_sorted和df1_sorted可能会出现差异，这表明在数据内部存在一些不易察觉的不一致性。

潜在原因分析

导致这种排序后差异的根本原因通常不是数据本身的可见内容，而是数据在DataFrame中存储时的数据类型或微小、不可见的字符差异。

1. 数据类型不一致（dtype差异）

   • CSV的灵活性与Excel的结构化： read_csv默认会尝试推断列的数据类型，但这种推断有时不如read_excel对Excel文件中预定义的数据类型（如数字、日期）那样精确。例如，一个在Excel中被识别为数字的列，在CSV中可能被推断为字符串（object类型），如果该列包含混合数据或某些值带有前导零。
   • 排序规则： Pandas在排序时会根据列的数据类型应用不同的排序规则。数字类型按数值大小排序，字符串类型按字典顺序排序。如果同一列在一个DataFrame中是数字，在另一个中是字符串，即使它们表示相同的值，排序结果也可能不同。例如，'10'在字符串排序中可能排在'2'之前，但在数字排序中则相反。
   • 日期时间类型： Excel对日期时间有其内部表示方式，read_excel通常能正确解析。但read_csv在没有明确指定parse_dates参数时，可能会将日期时间字符串作为普通字符串读取，导致排序差异。

2. 字符串内容差异（不可见字符）

   • 空白字符： 数据中可能存在肉眼难以察觉的前导/尾随空格、制表符或其他空白字符。在字符串比较和排序中，这些字符会影响结果。
   • 特殊字符编码： 不同的文件编码或系统环境可能导致某些特殊字符（如破折号、引号）在读取时产生细微差异。

诊断工具与方法

要精确找出这些差异，Pandas提供了一些强大的工具。

1. 使用 DataFrame.compare() 定位具体差异

DataFrame.compare()方法是定位两个DataFrame之间差异最直接有效的方式。它会返回一个DataFrame，其中只包含两个DataFrame中值不相同的行和列。

# 假设 fields_df 和 fields_df1 是排序前的DataFrame
# 或者直接比较排序后的 df_sorted 和 df1_sorted
out = df_sorted.compare(df1_sorted)
print(out)

输出解读：compare()的输出会显示每个差异点，并为每个不同的列生成两列，通常以_self和_other后缀表示原始DataFrame和被比较DataFrame的值。通过检查out DataFrame，我们可以迅速 pinpoint 哪些行和哪些列的值发生了变化。

2. 检查列的数据类型 (DataFrame.dtypes)

一旦通过compare()定位到有差异的列，下一步就是检查这些列在两个原始DataFrame中的数据类型。

print("fields_df 的数据类型:")
print(fields_df.dtypes)

print("\nfields_df1 的数据类型:")
print(fields_df1.dtypes)

输出解读： 对比两者的dtypes输出，如果发现某个在compare()中显示有差异的列，在两个DataFrame中的数据类型不一致（例如，一个显示int64，另一个显示object），那么这很可能是导致排序差异的根本原因。

3. 深入检查具体列的内容

如果dtypes显示类型一致，但compare()仍有差异，那么问题可能出在字符串的微小差异上。

• 检查空白字符：

  

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  # 假设 'problematic_col' 是 compare() 识别出的差异列
  print("fields_df 中 problematic_col 的唯一值和其长度:")
  print(fields_df['problematic_col'].apply(lambda x: (x, len(str(x)))).unique())
  
  print("\nfields_df1 中 problematic_col 的唯一值和其长度:")
  print(fields_df1['problematic_col'].apply(lambda x: (x, len(str(x)))).unique())

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  通过检查长度，可以发现是否存在额外的空白字符。

• 检查具体元素的类型：

  # 检查差异行中特定列的每个元素实际类型
  for idx in out.index: # 遍历 compare() 返回的差异行索引
      val_df = fields_df.loc[idx, 'problematic_col']
      val_df1 = fields_df1.loc[idx, 'problematic_col']
      print(f"行 {idx}: fields_df 类型: {type(val_df)}, fields_df1 类型: {type(val_df1)}")

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解决方案与最佳实践

一旦确定了差异的根源，就可以采取相应的措施来解决问题并预防未来的发生。

1. 统一数据类型：

   • 强制类型转换： 对于确定应该是数字或日期时间的列，在读取后立即进行类型转换。

     # 将列 'register' 转换为整数类型
     fields_df['register'] = pd.to_numeric(fields_df['register'], errors='coerce')
     fields_df1['register'] = pd.to_numeric(fields_df1['register'], errors='coerce')
     
     # 将列 'date_col' 转换为日期时间类型
     fields_df['date_col'] = pd.to_datetime(fields_df['date_col'], errors='coerce')
     fields_df1['date_col'] = pd.to_datetime(fields_df1['date_col'], errors='coerce')

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     errors='coerce'会将无法转换的值设为NaN，有助于发现数据中的异常。

   • 读取时指定 dtype： 在使用read_csv时，可以明确指定列的数据类型，以避免默认推断的错误。

     # 指定 'register' 列为字符串类型，以便后续处理
     fields_df1 = pd.read_csv('your_file.csv', dtype={'register': str})

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2. 清理字符串数据：

   • 去除空白字符： 对所有字符串类型的列应用.str.strip()来去除前导和尾随空白。

     for col in fields_df.select_dtypes(include=['object']).columns:
         fields_df[col] = fields_df[col].str.strip()
     for col in fields_df1.select_dtypes(include=['object']).columns:
         fields_df1[col] = fields_df1[col].str.strip()

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   • 统一大小写： 如果排序不区分大小写，可以考虑将字符串转换为统一的大小写（例如.str.lower()）。

3. 处理缺失值：

   • 不同文件格式在表示缺失值时可能不同（例如，Excel中为空单元格，CSV中可能为''或NA）。确保在加载后统一处理缺失值，例如使用df.fillna()。

总结

当Pandas从不同文件格式加载数据并出现排序差异时，这通常不是数据本身的问题，而是数据在内存中表示方式（尤其是数据类型和字符串内容）的细微差异。通过系统地运用DataFrame.compare()来定位差异点，结合DataFrame.dtypes来检查数据类型，并进一步检查字符串内容，我们可以有效地诊断出问题的根源。随后，通过强制类型转换、字符串清理等预处理步骤，可以确保数据的一致性，从而获得准确可靠的排序结果。在处理来自不同源的数据时，始终进行彻底的数据验证和预处理是确保分析准确性的关键。

以上就是Pandas数据帧排序差异：Excel与CSV文件加载后的数据一致性排查的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！