pandas求反交集

可以使用 pandas 的 `merge` 方法来求反交集。具体步骤如下：

1. 将两个 DataFrame 进行合并，使用 `how='outer'` 参数表示取并集。
2. 使用 `indicator=True` 参数来添加一个 `_merge` 列，该列记录了每个元素在哪个 DataFrame 中出现过。
3. 使用 `query` 方法来筛选出 `_merge` 列中只在左边 DataFrame 中出现过的元素。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4], 'B': ['b', 'c', 'd']})

# 求反交集
merged = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'], how='outer', indicator=True)
result = merged.query("_merge == 'left_only'").drop('_merge', axis=1)

print(result)

输出结果为：

   A  B
0  1  a

相关问题

pandas 求平均

pandas是一个Python库，用于数据分析和数据处理。它提供了丰富的数据结构和函数，可以方便地进行数据操作和分析。要求一个DataFrame或Series的平均值，可以使用pandas中的mean()函数。

如果你有一个DataFrame对象df，可以使用df.mean()来计算每列的平均值。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每列的平均值
average = df.mean()
print(average)

如果你有一个Series对象s，可以使用s.mean()来计算该Series的平均值。例如：

import pandas as pd

# 创建一个Series对象
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 计算Series的平均值
average = s.mean()
print(average)

pandas 求方差

要使用 pandas 求方差，你可以使用 `var()` 函数。它可以用于计算 pandas Series 或 DataFrame 中的方差。

如果你有一个 pandas Series，可以直接调用 `var()` 函数：

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
variance = data.var()
print(variance)

如果你有一个 pandas DataFrame，可以指定 `axis` 参数来计算每列或每行的方差。默认情况下，`axis=0` 表示计算每列的方差。

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
column_variances = data.var(axis=0)
print(column_variances)

如果你想计算每行的方差，可以将 `axis` 参数设置为 `1`：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
row_variances = data.var(axis=1)
print(row_variances)

以上是求解 pandas Series 和 DataFrame 的方差的方法。希望对你有所帮助！如有其他问题，请继续提问。