Pandas DataFrame求差集的示例代碼
在Pandas中 求差集沒有專門的函數(shù)。處理辦法就是將兩個DataFrame追加合并,然后去重。
divident.append(hasThisYearDivident) noHasThisYearDivident = divident.drop_duplicates(subset='ts_code', keep=False, inplace=True, ignore_index=True)
具體函數(shù)用法:


補充示例:Pandas中兩個DataFrame的差集
在pandas中,兩個DataFrame的差集并沒有直接的庫內置方法,現(xiàn)在我們希望有一種方法,就像python中set內置的求差集一樣,來找到兩個DataFrame的差集。
>>> a=set((1,2,3))
>>> a
{1, 2, 3}
>>> b=set((2,3,4))
>>> b
{2, 3, 4}
>>> a-b
{1}
上面代碼片段是對set的內置求差集方法的回顧,現(xiàn)在我們希望能有類似的方法來找兩個DataFrame的差集。
解決思路是這樣的:
對于有同樣Index的a,b兩個DataFrame,如果現(xiàn)在要求a對b的差集,那么可以(1)連續(xù)兩次擴充a,使用append方法(2)然后使用drop_duplicates方法對a進行去重,并且參數(shù)keep=False。原理很簡單,也很巧妙,連續(xù)擴充2次a,那么新擴充完后的DataFrame中來自b的row肯定是重復的,去重時候,b全部被刪除,與此同時,a中跟b重復的row也會順帶著被刪除。
代碼實現(xiàn):
>>> import pandas as pd
>>> data_a={'state':[1,1,2],'pop':['a','b','c']}
>>> data_b={'state':[1,2,3],'pop':['b','c','d']}
>>> a=pd.DataFrame(data_a)
>>> b=pd.DataFrame(data_b)
>>> a
state pop
0 1 a
1 1 b
2 2 c
>>> b
state pop
0 1 b
1 2 c
2 3 d
>>> a=a.append(b)
>>> a=a.append(b)
>>> a
state pop
0 1 a
1 1 b
2 2 c
0 1 b
1 2 c
2 3 d
0 1 b
1 2 c
2 3 d
>>> a.drop_duplicates(subset=['state','pop'],keep=False)
state pop
0 1 a
到此這篇關于Pandas DataFrame求差集的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關Pandas DataFrame求差集內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關文章
Keras自定義實現(xiàn)帶masking的meanpooling層方式
這篇文章主要介紹了Keras自定義實現(xiàn)帶masking的meanpooling層方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-06-06
python中for循環(huán)把字符串或者字典添加到列表的方法
今天小編就為大家分享一篇python中for循環(huán)把字符串或者字典添加到列表的方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-07-07
Keras 數(shù)據增強ImageDataGenerator多輸入多輸出實例
這篇文章主要介紹了Keras 數(shù)據增強ImageDataGenerator多輸入多輸出實例,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-07-07
python使用PIL模塊實現(xiàn)給圖片打水印的方法
這篇文章主要介紹了python使用PIL模塊實現(xiàn)給圖片打水印的方法,涉及使用PIL模塊操作圖片的相關技巧,需要的朋友可以參考下2015-05-05

