python datafram 中不同类型数据 取出并比较

    我得到一个电脑名加时间的字符串 现在想要用这个字符串与另一个dataframe 里的string 时间类型比较        

  timedata=pd.DataFrame(df) #timedata 数据时这样 num1pc  2023-05-13 10:45:56
 
    name=os.environ['COMPUTERNAME'] #locpc 2023-05-13 10:46:07
        current_datetime=datetime.now()
        str_date = current_datetime.strftime("%Y%m%d %H:%M:%S")
         all=name+' '+str_date
   
       mylist=list(all)
        df1=pd.DataFrame(mylist)

将timedata 里数据与df1里数据比较差异
df1里数据现在是如 图片里

img

因为 字符串不能拿直接放入dataframe 于是又放入list再放入dataframe. 但现在我怎样将两个dataframe 里数据比较呢

df变量值是什么？不一定非得放到DataFrame中再比较。df直接和all比较后得到pandas需要的数据结构后再加载到pandas里面就好了，或者用csv模块写入文件什么的，能完成需要的操作的就行了

不要对字符串list，要不就转成字符数组了。mylist变数组，append压入计算机名和时间组成的集合，如下

import pandas as pd
import os
import datetime


#timedata=pd.DataFrame(df) #timedata 数据时这样 num1pc  2023-05-13 10:45:56


mylist=[]###

name=os.environ['COMPUTERNAME'] #locpc 2023-05-13 10:46:07
current_datetime=datetime.datetime.now()
str_date = current_datetime.strftime("%Y%m%d %H:%M:%S")
mylist.append([name,str_date])
   

df1=pd.DataFrame(mylist)##

print(df1)