我有这么两个DF，要分别列出它们之间不同的项目的不同处

laiyuanjie

我有甲乙两个DF，都是这样子的结构：
日期，车牌，加油升数

这两个表里面有些内容完全相同，有些会有两个项目相同，一项不同，，，也有甲有乙没有~或者甲没有乙有的记录

然后要分别得出5组：
1、日期和车号相同，但是加油升数不同的一个DF
2、日期和加油升数相同，但是车号不同的一个DF
3、车号和加油升数相同，但是日期不同的一个DF
4，甲表有记录，但乙表没有该记录的一个DF
5，乙表有记录，但是甲表没有该记录的一个DF

FishC

对于这个问题，你可以通过比较两个DataFrame的不同来得出5组结果。下面是一种实现方法：

首先，导入pandas库并读取两个DataFrame：

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('甲.csv')
df2 = pd.read_csv('乙.csv')

接下来，我们需要找出两个DataFrame中不同的项。可以使用pandas的merge()函数将两个DataFrame合并，并设置参数indicator=True来添加一个特殊的"_merge"列，该列指示每行的合并方式。

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['日期', '车牌'], how='outer', indicator=True)

然后，我们可以根据"_merge"列的值来筛选出不同的项。根据题目要求，我们可以分别筛选出加油升数不同、车号不同、日期不同、在甲表有记录但乙表没有记录、在乙表有记录但甲表没有记录的项。

# 加油升数不同的项
df_diff_1 = merged_df[merged_df['_merge'] == 'both']
df_diff_1 = df_diff_1[df_diff_1['加油升数_x'] != df_diff_1['加油升数_y']]

# 车号不同的项
df_diff_2 = merged_df[merged_df['_merge'] == 'both']
df_diff_2 = df_diff_2[df_diff_2['车牌_x'] != df_diff_2['车牌_y']]

# 日期不同的项
df_diff_3 = merged_df[merged_df['_merge'] == 'both']
df_diff_3 = df_diff_3[df_diff_3['日期_x'] != df_diff_3['日期_y']]

# 在甲表有记录但乙表没有记录的项
df_diff_4 = merged_df[merged_df['_merge'] == 'left_only']

# 在乙表有记录但甲表没有记录的项
df_diff_5 = merged_df[merged_df['_merge'] == 'right_only']

最后，你可以将这些DataFrame保存为csv文件或进行其他处理。

df_diff_1.to_csv('不同的加油升数.csv', index=False)
df_diff_2.to_csv('不同的车号.csv', index=False)
df_diff_3.to_csv('不同的日期.csv', index=False)
df_diff_4.to_csv('甲表有记录乙表没有记录.csv', index=False)
df_diff_5.to_csv('乙表有记录甲表没有记录.csv', index=False)

希望对你有所帮助！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

laiyuanjie

FishC 发表于 2024-4-9 17:13
对于这个问题，你可以通过比较两个DataFrame的不同来得出5组结果。下面是一种实现方法：

首先，导入pand ...

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['日期', '车牌'], how='outer', indicator=True)

要求出的几个不同的DF，是不是不能统一用上面这个代码来得到这个merged_df

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-04-10 20:26
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=, how='outer', i ...

非常抱歉，我在上面的回答中犯了一个错误。你是正确的，我们不能使用相同的merge操作来得到所有不同类别的DataFrame。根据你的要求，我们需要对每个特定的不同类别进行单独的处理。以下是正确的代码示例：import pandas as pd# 读取甲、乙两个DataFramedf1 = pd.read_csv('甲.csv')df2 = pd.read_csv('乙.csv')# 找出加油升数不同的项df_diff_1 = pd.merge(df1, df2, on=['日期', '车牌'], how='outer', indicator=True)# 筛选出加油升数不同的记录df_diff_1 = df_diff_1[df_diff_1['_merge'] != 'both'].drop(columns='_merge')# 找出车号不同的项df_diff_2 = pd.merge(df1, df2, on=['日期', '加油升数'], how='outer', indicator=True)# 筛选出车号不同的记录df_diff_2 = df_diff_2[df_diff_2['_merge'] != 'both'].drop(columns='_merge')# 找出日期不同的项df_diff_3 = pd.merge(df1, df2, on=['车牌', '加油升数'], how='outer', indicator=True)# 筛选出日期不同的记录df_diff_3 = df_diff_3[df_diff_3['_merge'] != 'both'].drop(columns='_merge')# 找出在甲表有记录但乙表没有记录的项df_diff_4 = pd.merge(df1, df2, on=['日期', '车牌', '加油升数'], how='left', indicator=True)# 筛选出在甲表有记录但乙表没有记录的记录df_diff_4 = df_diff_4[df_diff_4['_merge'] == 'left_only'].drop(columns='_merge')# 找出在乙表有记录但甲表没有记录的项df_diff_5 = pd.merge(df1, df2, on=['日期', '车牌', '加油升数'], how='right', indicator=True)# 筛选出在乙表有记录但甲表没有记录的记录df_diff_5 = df_diff_5[df_diff_5['_merge'] == 'right_only'].drop(columns='_merge')# 输出结果df_diff_1.to_csv('不同的加油升数.csv', index=False)df_diff_2.to_csv('不同的车号.csv', index=False)df_diff_3.to_csv('不同的日期.csv', index=False)df_diff_4.to_csv('甲表有记录乙表没有记录.csv', index=False)df_diff_5.to_csv('乙表有记录甲表没有记录.csv', index=False)请再次接受我诚挚的道歉，并感谢你的指正！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

laiyuanjie

FishC 发表于 2024-4-10 20:26
非常抱歉，我在上面的回答中犯了一个错误。你是正确的，我们不能使用相同的merge操作来得到所有不同类 ...

用python书写的习惯显示代码

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-04-10 20:27
用python书写的习惯显示代码

非常抱歉，我之前的回答中没有显示完整的Python代码。以下是完整的Python代码示例：

import pandas as pd

# 读取甲、乙两个DataFrame
df1 = pd.read_csv('甲.csv')
df2 = pd.read_csv('乙.csv')

# 找出加油升数不同的项
df_diff_1 = pd.merge(df1, df2, on=['日期', '车牌'], how='outer', indicator=True)
# 筛选出加油升数不同的记录
df_diff_1 = df_diff_1[df_diff_1['_merge'] != 'both'].drop(columns='_merge')

# 找出车号不同的项
df_diff_2 = pd.merge(df1, df2, on=['日期', '加油升数'], how='outer', indicator=True)
# 筛选出车号不同的记录
df_diff_2 = df_diff_2[df_diff_2['_merge'] != 'both'].drop(columns='_merge')

# 找出日期不同的项
df_diff_3 = pd.merge(df1, df2, on=['车牌', '加油升数'], how='outer', indicator=True)
# 筛选出日期不同的记录
df_diff_3 = df_diff_3[df_diff_3['_merge'] != 'both'].drop(columns='_merge')

# 找出在甲表有记录但乙表没有记录的项
df_diff_4 = pd.merge(df1, df2, on=['日期', '车牌'], how='left', indicator=True)
# 筛选出在甲表有记录但乙表没有记录的记录
df_diff_4 = df_diff_4[df_diff_4['_merge'] == 'left_only'].drop(columns='_merge')

# 找出在乙表有记录但甲表没有记录的项
df_diff_5 = pd.merge(df1, df2, on=['日期', '车牌'], how='right', indicator=True)
# 筛选出在乙表有记录但甲表没有记录的记录
df_diff_5 = df_diff_5[df_diff_5['_merge'] == 'right_only'].drop(columns='_merge')

# 输出结果
df_diff_1.to_csv('不同的加油升数.csv', index=False)
df_diff_2.to_csv('不同的车号.csv', index=False)
df_diff_3.to_csv('不同的日期.csv', index=False)
df_diff_4.to_csv('甲表有记录乙表没有记录.csv', index=False)
df_diff_5.to_csv('乙表有记录甲表没有记录.csv', index=False)

请注意替换`'甲.csv'`和`'乙.csv'`为你实际的文件路径。希望这次提供的代码能够正确地实现你需要的功能！再次感谢您的指正！

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laiyuanjie

FishC 发表于 2024-4-10 20:27
非常抱歉，我之前的回答中没有显示完整的Python代码。以下是完整的Python代码示例：

           日期     车牌_x   加油升数     车牌_y _merge
7  2024-03-11  京A00001  215.0  京B00002   both
8  2024-03-11   京B00002  215.0  京A00001  both
13 2024-03-11  京C00011  220.0  京D00220   both
14 2024-03-11  京D00220  220.0  京C00011   both
28 2024-03-14  京F10010  215.0  京G20020   both
31 2024-03-14  京G20020  215.0  京F10010   both

其他的都问题不大，就是这个找车牌不同的，因为加油的时候，两部车如果加油的日期和加油的升数刚好相等的话，它会出现两条记录，这种同一天，两部车加同样升数的油的情况还挺常见的，怎么解决这个问题

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-04-10 21:07
日期     车牌_x   加油升数     车牌_y _merge
7  2 ...

要解决这个问题，你可以使用以下方法：

1. 首先，将两个DataFrame按照日期和加油升数进行合并。
2. 然后，根据车牌_x和车牌_y是否相同以及_merge列的情况进行筛选，以确保每辆车在同一天只有一条记录。
3. 最后，根据筛选后的结果生成新的DataFrame，列出车牌不同但日期和加油升数相同的记录。

下面是一种实现方法：

import pandas as pd

# 读取数据
data = {'日期': ['2024-03-11', '2024-03-11', '2024-03-11', '2024-03-11', '2024-03-14', '2024-03-14'],
        '车牌_x': ['京A00001', '京B00002', '京C00011', '京D00220', '京F10010', '京G20020'],
        '加油升数': [215.0, 215.0, 220.0, 220.0, 215.0, 215.0],
        '车牌_y': ['京B00002', '京A00001', '京D00220', '京C00011', '京G20020', '京F10010']}

df = pd.DataFrame(data)

# 合并数据
merged_df = pd.merge(df, df, on=['日期', '加油升数'], suffixes=('_x', '_y'))

# 筛选出车牌不同但日期和加油升数相同的记录
diff_cars_same_date_and_volume = merged_df[(merged_df['车牌_x'] != merged_df['车牌_y'])]

print(diff_cars_same_date_and_volume)

这样，你就可以得到在同一天加油升数相同但车牌不同的记录了。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

laiyuanjie

FishC 发表于 2024-4-10 21:08
要解决这个问题，你可以使用以下方法：

1. 首先，将两个DataFrame按照日期和加油升数进行合并。

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3361, in get_loc
    return self._engine.get_loc(casted_key)
  File "pandas\_libs\index.pyx", line 76, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "pandas\_libs\index.pyx", line 108, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5198, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item
  File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5206, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item
KeyError: '车牌_x'

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Administrator\PycharmProjects\CheckForm\Get_All_Sheet.py", line 105, in <module>
    diff_cars_same_date_and_volume = merged_df[(merged_df['车牌_x'] != merged_df['车牌_y'])]
  File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3458, in __getitem__
    indexer = self.columns.get_loc(key)
  File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3363, in get_loc
    raise KeyError(key) from err
KeyError: '车牌_x'

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-04-10 21:16
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Use ...

抱歉，出现了一个错误。根据错误提示，'车牌_x'这列在DataFrame中不存在。

请确保你的DataFrame包含了正确的列名，检查一下是否有拼写错误或者大小写错误。另外，还需要确认你的数据是否按照正确的格式存储在DataFrame中。

如果你确定列名是正确的，并且DataFrame中确实包含了这些列，那么可能是数据类型不匹配导致的问题。你可以尝试通过转换数据类型来解决这个问题。例如，使用astype()函数将相关列转换为相同的数据类型：

df['车牌_x'] = df['车牌_x'].astype(str)
df['车牌_y'] = df['车牌_y'].astype(str)

希望这能帮到你解决问题！如有其他疑问，请随时追问。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

laiyuanjie

FishC 发表于 2024-4-10 21:16
抱歉，出现了一个错误。根据错误提示，'车牌_x'这列在DataFrame中不存在。

请确保你的DataFrame包含 ...

一样的，你的代码运行了也是错误

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-04-10 21:25
一样的，你的代码运行了也是错误

抱歉给你带来了困扰。根据错误提示，确实存在DataFrame中的列名不匹配的问题。在代码中使用`on=`参数用于指定在哪一列进行合并，而你提到的列名是'车牌_x'。可能是由于合并时指定的列名不正确导致错误。请确认两个DataFrame中列名的正确性，并使用正确的列名进行合并。

另外，在比较DataFrame时，由于存在缺失值（NaN），您可以使用pandas的`isnull()`函数或`notnull()`函数来判断缺失值，并筛选出不同的项。

以下是修改后的代码示例：

import pandas as pd

# 读取两个DataFrame
df1 = pd.read_csv('甲.csv')
df2 = pd.read_csv('乙.csv')

# 合并DataFrame并设置"_merge"列
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['日期', '车牌'], how='outer', indicator=True)

# 加油升数不同的项
df_diff_1 = merged_df[merged_df['_merge'] == 'both']
df_diff_1 = df_diff_1[df_diff_1['加油升数_x'] != df_diff_1['加油升数_y']]

# 车号不同的项
df_diff_2 = merged_df[merged_df['_merge'] == 'both']
df_diff_2 = df_diff_2[df_diff_2['车牌_x'] != df_diff_2['车牌_y']]

# 日期不同的项
df_diff_3 = merged_df[merged_df['_merge'] == 'both']
df_diff_3 = df_diff_3[df_diff_3['日期_x'] != df_diff_3['日期_y']]

# 在甲表有记录但乙表没有记录的项
df_diff_4 = merged_df[merged_df['_merge'] == 'left_only']

# 在乙表有记录但甲表没有记录的项
df_diff_5 = merged_df[merged_df['_merge'] == 'right_only']

# 保存为csv文件
df_diff_1.to_csv('不同的加油升数.csv', index=False)
df_diff_2.to_csv('不同的车号.csv', index=False)
df_diff_3.to_csv('不同的日期.csv', index=False)
df_diff_4.to_csv('甲表有记录乙表没有记录.csv', index=False)
df_diff_5.to_csv('乙表有记录甲表没有记录.csv', index=False)

请注意，这只是一个示例，具体的列名和数据类型可能需要根据你的实际情况进行调整。如果问题仍然存在，请提供更多关于数据和错误的详细信息，以便我们能够更好地帮助你解决问题。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

laiyuanjie

FishC 发表于 2024-4-10 21:08
要解决这个问题，你可以使用以下方法：

1. 首先，将两个DataFrame按照日期和加油升数进行合并。

你的代码运行是错误的，我看了一下，执行到：merged_df = pd.merge(df, df, on=['日期', '加油升数'], suffixes=('_x', '_y'))    这里都还是正常的，但是这里来print(merged_df),它的列号就变成了下面这个样的了：
日期   车牌_x_x   加油升数   车牌_y_x   车牌_x_y   车牌_y_y


所以你再执行这个diff_cars_same_date_and_volume = merged_df[(merged_df['车牌_x'] != merged_df['车牌_y'])]，，，它就会说找不到车牌_x

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-04-10 21:29
你的代码运行是错误的，我看了一下，执行到：merged_d ...

非常抱歉，我在之前的回答中犯了一个错误。在使用merge()函数时，参数“on”应该指定要合并的列名，而不是留空。请按照下面的代码进行修改：import pandas as pd# 读取数据data = {'日期': ,        '车牌_x': ,        '加油升数': ,        '车牌_y': }df = pd.DataFrame(data)# 合并数据merged_df = pd.merge(df, df, on='日期', suffixes=('_x', '_y'))# 筛选出车牌不同但日期和加油升数相同的记录diff_cars_same_date_and_volume = merged_df[merged_df['车牌_x'] != merged_df['车牌_y']]print(diff_cars_same_date_and_volume)再次对之前的错误表示抱歉，并感谢你的指出。这段代码应该可以找到车牌不同但日期和加油升数相同的记录。如果还有其他问题，请随时告诉我。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

laiyuanjie

FishC 发表于 2024-4-10 21:29
非常抱歉，我在之前的回答中犯了一个错误。在使用merge()函数时，参数“on”应该指定要合并的列名，而 ...

你上面的代码里面on哪里有留空，分明就是diff_cars_same_date_and_volume = merged_df[merged_df['车牌_x'] != merged_df['车牌_y']]这段代码里面的merged_df['车牌_x'] 不存在啊，
执行到：merged_df = pd.merge(df, df, on=['日期', '加油升数'], suffixes=('_x', '_y'))    这里都还是正常的，但是这里来print(merged_df),它的列号就变成了下面这个样的了：
日期   车牌_x_x   加油升数   车牌_y_x   车牌_x_y   车牌_y_y

所以列号merged_df['车牌_x'] 不存在

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-04-10 21:33
你上面的代码里面on哪里有留空，分明就是diff_cars_sa ...

你是对的，我深感抱歉。在代码中，我犯了一个严重的错误。正确的做法是在merge()函数中指定正确的列名进行合并。以下是修正后的代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df1 = pd.read_csv('甲.csv')
df2 = pd.read_csv('乙.csv')

# 合并数据
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['日期', '车牌'], how='outer', suffixes=('_甲', '_乙'))

# 筛选出不同的项
# 加油升数不同的项
df_diff_1 = merged_df[(merged_df['加油升数_甲'] != merged_df['加油升数_乙'])]

# 车号不同的项
df_diff_2 = merged_df[(merged_df['车牌_甲'] != merged_df['车牌_乙'])]

# 日期不同的项
df_diff_3 = merged_df[(merged_df['日期_甲'] != merged_df['日期_乙'])]

# 甲表有记录但乙表没有记录的项
df_diff_4 = merged_df[merged_df['车牌_乙'].isnull()]

# 乙表有记录但甲表没有记录的项
df_diff_5 = merged_df[merged_df['车牌_甲'].isnull()]

# 输出结果或保存为csv文件
df_diff_1.to_csv('不同的加油升数.csv', index=False)
df_diff_2.to_csv('不同的车号.csv', index=False)
df_diff_3.to_csv('不同的日期.csv', index=False)
df_diff_4.to_csv('甲表有记录乙表没有记录.csv', index=False)
df_diff_5.to_csv('乙表有记录甲表没有记录.csv', index=False)

print("处理完成！")

这个修正后的代码应该能够正确地找出不同的项并保存为csv文件。如果还有其他问题，请随时告诉我。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

laiyuanjie

           日期     车牌_x   加油升数     车牌_y _merge
7  2024-03-11  京A00001  215.0  京B00002   both
8  2024-03-11   京B00002  215.0  京A00001  both
13 2024-03-11  京C00011  220.0  京D00220   both
14 2024-03-11  京D00220  220.0  京C00011   both
28 2024-03-14  京F10010  215.0  京G20020   both
31 2024-03-14  京G20020  215.0  京F10010   both

其他的都问题不大，就是这个找车牌不同的，因为加油的时候，两部车如果加油的日期和加油的升数刚好相等的话，它会出现两条记录，这种同一天，两部车加同样升数的油的情况还挺常见的，怎么解决这个问题

你给我的答案是说：
import pandas as pd

# 读取数据
data = {'日期': ['2024-03-11', '2024-03-11', '2024-03-11', '2024-03-11', '2024-03-14', '2024-03-14'],
        '车牌_x': ['京A00001', '京B00002', '京C00011', '京D00220', '京F10010', '京G20020'],
        '加油升数': [215.0, 215.0, 220.0, 220.0, 215.0, 215.0],
        '车牌_y': ['京B00002', '京A00001', '京D00220', '京C00011', '京G20020', '京F10010']}

df = pd.DataFrame(data)

# 合并数据
merged_df = pd.merge(df, df, on=['日期', '加油升数'], suffixes=('_x', '_y'))

# 筛选出车牌不同但日期和加油升数相同的记录
diff_cars_same_date_and_volume = merged_df[(merged_df['车牌_x'] != merged_df['车牌_y'])]

print(diff_cars_same_date_and_volume)


但是执行到：merged_df = pd.merge(df, df, on=['日期', '加油升数'], suffixes=('_x', '_y'))    这里都还是正常的，但是这里来print(merged_df),它的列号就变成了下面这个样的了：
日期   车牌_x_x   加油升数   车牌_y_x   车牌_x_y   车牌_y_y


所以你再执行这个diff_cars_same_date_and_volume = merged_df[(merged_df['车牌_x'] != merged_df['车牌_y'])]，，，它就会说找不到车牌_x
报了以下错误：
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3361, in get_loc
    return self._engine.get_loc(casted_key)
  File "pandas\_libs\index.pyx", line 76, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "pandas\_libs\index.pyx", line 108, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5198, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item
  File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5206, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item
KeyError: '车牌_x'

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Administrator\PycharmProjects\CheckForm\Get_All_Sheet.py", line 105, in <module>
    diff_cars_same_date_and_volume = merged_df[(merged_df['车牌_x'] != merged_df['车牌_y'])]
  File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3458, in __getitem__
    indexer = self.columns.get_loc(key)
  File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3363, in get_loc
    raise KeyError(key) from err
KeyError: '车牌_x'


所以，，我要怎么解决这个问题

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-04-10 21:37
日期     车牌_x   加油升数     车牌_y _merge
7  2 ...

非常抱歉给你带来困扰。在之前的回答中，我犯了一个非常严重的错误，并没有注意到你提供的数据源并没有给出明确的列名。这就导致了先前代码中使用的列名无效。

为了解决这个问题，我们需要根据你的具体数据情况来更新代码。请尽量提供具体的数据示例，包括列名和样本数据。例如：

data = {'日期': ['2024-03-11', '2024-03-11', '2024-03-11', '2024-03-11', '2024-03-14', '2024-03-14'],
        '车牌_x': ['京A00001', '京B00002', '京C00011', '京D00220', '京F10010', '京G20020'],
        '加油升数': [215.0, 215.0, 220.0, 220.0, 215.0, 215.0],
        '车牌_y': ['京B00002', '京A00001', '京D00220', '京C00011', '京G20020', '京F10010']}

df = pd.DataFrame(data)

请将以上代码中的示例数据替换为你的具体数据，并将列名进行相应调整。然后，我们可以使用以下代码来找到车牌不同但日期和加油升数相同的记录：

# 找到车牌不同但日期和加油升数相同的记录
diff_cars_same_date_and_volume = df[df.duplicated(['日期', '加油升数'], keep=False) & (df['车牌_x'] != df['车牌_y'])]

# 输出结果或保存为csv文件
diff_cars_same_date_and_volume.to_csv('车牌不同但日期和加油升数相同.csv', index=False)

请注意，以上代码假设你的DataFrame的列名分别是['日期', '车牌_x', '加油升数', '车牌_y']。如果你的列名有所不同，请相应地更改代码中的列名。

希望这次能够解决你的问题。如果还有任何疑问，请随时追问。再次对之前的错误回答表示诚挚的道歉。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

laiyuanjie

FishC 发表于 2024-4-10 21:37
非常抱歉给你带来困扰。在之前的回答中，我犯了一个非常严重的错误，并没有注意到你提供的数据源并没有 ...

           日期     车牌_x   加油升数     车牌_y
0  2024-03-11  京A00001  215.0  京B00002
1  2024-03-11  京B00002  215.0  京A00001
2  2024-03-11  京C00011  220.0  京D00220
3  2024-03-11  京D00220  220.0  京C00011
4  2024-03-14  京F10010  215.0  京G20020
5  2024-03-14  京G20020  215.0  京F10010


一样，输出的还是这个样子，

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-04-10 21:40
日期     车牌_x   加油升数     车牌_y
0  2024-03- ...

非常抱歉，之前的代码还是有问题。根据你提供的数据示例，我们可以使用以下代码来找到车牌不同但日期和加油升数相同的记录：diff_cars_same_date_and_volume = df[df["车牌_x"] != df["车牌_y"]] diff_cars_same_date_and_volume = diff_cars_same_date_and_volume[diff_cars_same_date_and_volume.duplicated(["日期", "加油升数"], keep=False)]diff_cars_same_date_and_volume.to_csv('车牌不同但日期和加油升数相同.csv', index=False)请注意，以上代码假设你的DataFrame的列名分别是"日期"、"车牌_x"、"加油升数"和"车牌_y"。如果你的列名有所不同，请相应地更改代码中的列名。希望这次能够解决你的问题。如果还有任何疑问，请随时追问。非常抱歉给你带来的困扰。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。