Pandas DataFrame求差集的示例代碼
在Pandas中 求差集沒(méi)有專門(mén)的函數(shù)。處理辦法就是將兩個(gè)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(bǔ)充示例：Pandas中兩個(gè)DataFrame的差集
在pandas中，兩個(gè)DataFrame的差集并沒(méi)有直接的庫(kù)內(nèi)置方法，現(xiàn)在我們希望有一種方法，就像python中set內(nèi)置的求差集一樣，來(lái)找到兩個(gè)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(duì)set的內(nèi)置求差集方法的回顧，現(xiàn)在我們希望能有類似的方法來(lái)找兩個(gè)DataFrame的差集。
解決思路是這樣的：
對(duì)于有同樣Index的a,b兩個(gè)DataFrame，如果現(xiàn)在要求a對(duì)b的差集，那么可以（1)連續(xù)兩次擴(kuò)充a，使用append方法（2）然后使用drop_duplicates方法對(duì)a進(jìn)行去重，并且參數(shù)keep=False。原理很簡(jiǎn)單，也很巧妙，連續(xù)擴(kuò)充2次a，那么新擴(kuò)充完后的DataFrame中來(lái)自b的row肯定是重復(fù)的，去重時(shí)候，b全部被刪除，與此同時(shí)，a中跟b重復(fù)的row也會(huì)順帶著被刪除。
代碼實(shí)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(guān)于Pandas DataFrame求差集的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas DataFrame求差集內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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