python获得差集

Python中可以使用set来获取两个数组的差集。具体的方法有两种：
1. 使用set()函数将两个数组转换为集合，然后使用-操作符获取差集。例如，对于数组A和B，可以使用C = set(A) - set(B)来获取差集C。
2. 使用推导式的方式，可以直接使用列表推导式来获取差集。例如，对于数组A和B，可以使用C = [i for i in A if i not in B]来获取差集C。

相关问题

python集合的差集

在Python中，可以使用set.difference()方法或-运算符来计算两个集合的差集。差集操作返回从第一个集合中移除与第二个集合共有的元素后剩余的元素集合。例如：

set1 = {1, 2, 3, 4}
set2 = {3, 4, 5, 6}

使用difference()方法计算差集：
difference = set1.difference(set2)
print(difference)
输出: {1, 2}

使用-运算符计算差集：
difference = set1 - set2
print(difference)
输出: {1, 2}

通过上述代码示例，可以看到set.difference()和-运算符都可以用来计算两个集合的差集，得到剩余的元素集合。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python集合中差集和对称差集](https://blog.csdn.net/qq_45711921/article/details/130844820)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python集合是否可变总结](https://download.csdn.net/download/weixin_38622983/13996156)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

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 ]