python - 按列标题排列DataFrame列

我有两个熊猫数据框，每个都有超过100万条不同大小的记录。
我想比较这两个数据帧并找出差异。
数据帧A

ID   Name    Age  Sex
1A1  Cling   21    M
1B2  Roger   22    M
1C3  Stew    23    M

数据框架B

ID   FullName   Gender  Age
1B2  Roger       M       21
1C3  Rick        M       23
1D4  Ash         F       21

DataFrameB将始终具有比DataFrameA更多的记录，但在DataFrameA中找到的记录可能仍不在DataFrameB中。
DataFrameA和DataFrameB中的列名不同。我将映射存储在不同的数据帧中。
映射数据帧

DataFrameACol   DataFrameBCol
ID               ID
Name             FullName
Age              Age
Sex              Gender

我想比较这两个，并在它旁边添加一列与结果。
Col Name Adder for DataFrame A=“_A_Txt”
Col Name Adder for DataFrame B=“\u B\u Txt”
预期产量

ID   Name_A_Txt FullName_B_Text   Result_Name   Age_A_Txt  Age_B_Txt   Result_Age
1B2  Roger           Roger          Match        ...        ...
1C3  Stew            Rick           No Match     ...        ...

列名前面应该添加文本。
我正在使用For循环来构建这个逻辑。但100万张唱片需要很长时间才能完成。我让程序运行了50多分钟，但它并没有实时完成，我正在为100多个列构建它。
我将为这个问题打开悬赏，并授予悬赏，即使问题在作为奖励打开之前已经得到了回答。因为，我一直在为循环迭代的性能而奋斗。
要从DataFrameA和DataFrameB开始，请使用以下代码，

import pandas as pd

d = {
     'ID':['1A1', '1B2', '1C3'],
     'Name':['Cling', 'Roger', 'Stew'],
     'Age':[21, 22, 23],
     'Sex':['M', 'M', 'M']
     }

DataFrameA = pd.DataFrame(d)

d = {
     'ID':['1B2', '1C3', '1D4'],
     'FullName':['Roger', 'Rick', 'Ash'],
     'Gender':['M', 'M', 'F'],
     'Age':[21, 23, 21]
     }

DataFrameB = pd.DataFrame(d)

我相信，这个问题与Coldspeed提供的建议（关于连接的定义）有些不同，因为这还涉及到查找不同的列名和添加新的结果列。此外，还需要在结果端转换列名。
OutputDataFrame如下所示，
为了更好地理解读者，我在
按顺序排列的行中的名称

Col 1 -  ID (Coming from DataFrameA)
Col 2 -  Name_X (Coming from DataFrameA)
Col 3 -  FullName_Y (Coming from DataFrameB)
Col 4 -  Result_Name (Name is what is there in DataFrameA and this is a comparison between Name_X and FullName_Y)
Col 5 -  Age_X (Coming from DataFrameA)
Col 6 -  Age_Y (Coming From DataFrameB)
Col 7 -  Result_Age (Age is what is there in DataFrameA and this is a result between Age_X and Age_Y)
Col 8 -  Sex_X (Coming from DataFrameA)
Col 9 -  Gender_Y (Coming from DataFrameB)
Col 10 - Result_Sex (Sex is what is there in DataFrameA and this is a result between Sex_X and Gender_Y)

最佳答案

m = list(mapping_df.set_index('DataFrameACol')['DataFrameBCol']
                   .drop('ID')
                   .iteritems())
m[m.index(('Age', 'Age'))] = ('Age_x', 'Age_y')
m
# [('Name', 'FullName'), ('Age_x', 'Age_y'), ('Sex', 'Gender')]

从内部开始：

df3 = (df1.merge(df2, how='inner', on=['ID'])
          .reindex(columns=['ID', *(v for V in m for v in V)]))

df3
    ID   Name FullName  Age_x  Age_y Sex Gender
0  1B2  Roger    Roger     22     21   M      M
1  1C3   Stew     Rick     23     23   M      M

现在，用merge比较列和设置值：

l, r = map(list, zip(*m))
matches = (df3[l].eq(df3[r].rename(dict(zip(r, l)), axis=1))
                 .add_prefix('Result_')
                 .replace({True: 'Match', False: 'No Match'}))

for k, v in m:
    name = f'Result_{k}'
    df3.insert(df3.columns.get_loc(v)+1, name, matches[name])

df3.columns
# Index(['ID', 'Name', 'FullName', 'Result_Name', 'Age_x', 'Age_y',
#        'Result_Age_x', 'Sex', 'Gender', 'Result_Sex'],
#       dtype='object')

df3.filter(like='Result_')

  Result_Name Result_Age_x Result_Sex
0       Match     No Match      Match
1    No Match        Match      Match

关于python - 按列标题排列DataFrame列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/54244429/