python dataframe 取差集

可以使用pandas库中的drop_duplicates()方法来实现Python DataFrame的取差集。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
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)

# 合并两个DataFrame
a = a.append(b)

# 删除重复行
result = a.drop_duplicates(subset=['pop', 'state'], keep=False)

上述代码将DataFrame a和b合并后，调用drop_duplicates()方法删除了重复行，即求取了DataFrame的差集。最后的结果存储在result变量中。

相关问题

python DataFrame 取差集

要在Python中获取两个DataFrame的差集，可以使用concat和drop_duplicates方法。首先，我们将两个DataFrame使用concat方法进行连接，然后使用drop_duplicates方法去除重复的行。这样就可以得到两个DataFrame之间的差集。

以下是一个具体的例子：

# 引用中的代码
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({"col1":[1,2,3,4,5], "col2":[6,7,8,9,10]})
df2 = pd.DataFrame({"col1":[1,3,7], "col2":[6,8,10})

# 使用concat方法连接两个DataFrame
df_concat = pd.concat([df1, df2])

# 使用drop_duplicates方法去除重复的行
df_diff = df_concat.drop_duplicates(keep=False)

df_diff # 输出差集

通过以上代码，我们可以得到两个DataFrame之间的差集。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Python】DataFrame差集/交集/并集求解](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/125827394)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

两个dataframe取差集

可以使用pandas的merge函数来实现两个dataframe求差集的操作。具体步骤如下：

1. 使用merge函数将两个dataframe按照某一列进行合并，合并方式为outer，即保留所有行。

2. 使用isnull函数判断哪些行在第一个dataframe中出现，在第二个dataframe中没有出现，即为差集。

3. 使用loc函数获取差集。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建两个dataframe
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9, 10]})

# 按照'A'列合并两个dataframe
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer')

# 获取差集
diff_df = merged_df.loc[merged_df['B_x'].isnull()]

print(diff_df)

输出结果为：

   A  B_x    B_y
4  5  NaN    9.
5  6  NaN   10.
  1  5.    NaN
1  2  6.    NaN

其中，B_x列为第一个dataframe中的B列，B_y列为第二个dataframe中的B列。可以看到，差集为第一个dataframe中的第一、二行。